Necessidade de generalizar os modelos lineares para situações muito usuais em termos de aplicações: 1) variável resposta contínua mas que não tem distribuição normal (exemplos lognormal e gama); 2) variável resposta que representa uma contagem (exmplo Poisson); 3)  variável resposta categórica. Introdução à regressão binária. Apresentação do problema, distribuição da variavel resposta, necessidade de transformar o valor médio da variável resposta; noção de odds e função logit. Interpretação. Como estimar a probabilidade de sucesso para um indivíduo i. Estimação dos parâmetros do modelo pelo método de máxima verosimilhança. Modelo nulo e modelo saturado. Deviance.