1. Usos y aplicaciones de los modelos predictivos y/o explicativos en el ámbito sanitario.
2. Regresión y correlación lineal simple.
3. Condiciones de aplicación del modelo de regresión lineal múltiple.
4. Modelo de regresión lineal múltiple. Estimación e interpretación de parámetros.
5. Evaluación de la validez del modelo.
6. Estrategias de construcción de modelos: parsimonia e interpretabilidad.
7. Métodos de selección automatizados de variables: hacia delante, hacia atrás y por pasos sucesivos.
8. Colinealidad: tolerancia y factor de inflación de la varianza.
9. Introducción a otras técnicas multivariantes relacionadas: análisis factorial y análisis discriminante.
10. Manejo de programas estadísticos para el análisis de regresión lineal múltiple.
11. Interpretación y presentación de los resultados.