صِف العلاقة بين المتغير التابع ومجموعة من المتغيرات المستقلة. طبّق خيارات التصميم والتباين المرنة لتقدير المتوسطات والتباينات واختبار المتوسطات والتنبؤ بها. امزج ووافق بين المتغيرات التنبؤية الفئوية والمستمرة لبناء النماذج. استخدم النماذج الخطية المختلطة لتحقيق دقة أكبر عند التنبؤ بالنتائج غير الخطية. صِغ العشرات من النماذج، بما في ذلك تصميم القطع المنشقة، والنماذج متعددة المستويات مع تغاير التأثيرات الثابتة وتصميم الكتل الكاملة العشوائية.

وفر إطار عمل موحد يتضمن النماذج الخطية الكلاسيكية مع متغيرات تابعة موزعة طبيعيًا، والنماذج اللوجستية والاحتمالية (Probit) للبيانات الثنائية، والنماذج اللوغ-خطية (Loglinear) للبيانات العددية، بالإضافة إلى نماذج مختلفة من نوع الانحدار غير القياسي. طبّق العديد من النماذج الإحصائية العامة، بما في ذلك الانحدار الترتيبي (Ordinal Regression) وانحدار Tweedie وانحدار Poisson وانحدار Gamma والانحدار السلبي ثنائي الحد (Negative Binomial Regression).

أنشئ نماذج للمتوسطات، والتباينات، والتغايرات في البيانات التي تُظهر ارتباطًا وتغيرًا غير ثابت. صِغ العشرات من النماذج، بما في ذلك تصميم القطع المنشقة، والنماذج متعددة المستويات مع تغاير التأثيرات الثابتة وتصميم الكتل الكاملة العشوائية. اختر من بين 11 نوعًا من أنواع التغاير غير المكاني. حسّن الدقة في تحليل بيانات القياسات المتكررة، بما في ذلك الحالات التي يوجد فيها أعداد مختلفة من القياسات المتكررة أو فترات زمنية مختلفة لحالات مختلفة أو كليهما.