El núcleo central de la asignatura es el modelo de regresión lineal. Previamente se dan dos temas, uno sobre la distribución normal multivariante que proporciona la base para poder demostrar muchos de los resultados del curso, y otro sobre contrastes de hipótesis no paramétricas (bondad de ajuste, homogeneidad e independencia). El curso termina con una introducción a los métodos de clasificación supervisada (se tratan dos clasificadores lineales: el basado en regresión logística y la regla de Fisher).