Princípio da parcimónia na selecção de modelos. Modelos encaixados Teste F para modelos encaixados. Alternativa ao teste F para modelos encaixados. relação entre o teste t e o teste F parcial.

Selecção de modelos - algoritmos de pesquisa sequencial. Backward elimination, forward selection e stepwise.

A medida AIC.

Inferência - distribuição dos estimadores; somas de quadrados no MRLM; estimação de sigma; inferência sobre os parâmetros, testes de hipóteses e intervalos de confiança; inferência sobre combinações lineares dos parâmetros.

Predição - intervalo de confiança e ntervalo de predição.

Significância global do modelo.

Introdução ao modelo de regressão linear múltipla: motivação; análise preliminar dos dados a considerar na construção dos modelo; 

O modelo de regressão linear múltipla: equação do modelo; notação matricial; pressupostos do modelo.

Resultados envolvendo valor médio, variância e covariância de vectores de variáveis aleatórias.