Famille exponentielle pour le régression, déviance, diagnostics d'ajustement, régression logistique, régression de Poisson, régression binomiale négative, modèles de quasi-vraisemblance, données longitudinales et données en clusters, approche GEE, modèles linéaires mixtes et modèles linéaires généralisés mixtes, mise en oeuvre pratique.

L’étudiant devra maîtriser les outils du modèle linéaire généralisé et de ses extensions.