Mediante l'analisi di regressione si cerca di legare più variabili tra di loro mediante modelli relazionale che possono avere un impiego sia esplicativo sia predittivo.

Possiamo aiutarvi con la nostra esperienza per problemi che richiedono la costruzione, validazione, valutazione e l'impiego di:

• Regressione lineare classica semplice e multipla;
• Modelli lineari generalizzati tra cui: regressione logistica, binomiale, di poisson, binomiale negativa, gaussiana inversa, tweedie, modelli loglineari.
• Modelli misti e ad effetti randomici.
• Generalized estimating equations (GEE).
• Modelli ad equazioni strutturali (LISREL).
• Modelli per dati di sopravvivenza: regressione di Cox, modelli parametrici (regressione Esponenziale, di Weibull).

Possiamo infine aiutarvi nel corretto utilizzo degli indici di fitting / adattamento, nella ricerca ed esclusione dei valori anomali e nella scelta dei modelli più parsimoniosi e robusti.