This book is written for public health professionals and students interested in applying statistical models in the field of public health. The academic material is usually covered in the following courses: (i) Applied Regression Analysis, (ii) Advanced Epidemiology, and (iii) Statistical Computing for Applying Statistical Modeling. The book is composed of 14 chapters including an introduction chapter that covers basic concepts of statistics and probability. Among the topics covered are: linear regression model, polynomial regression model, weighted linear regression, methods for selecting the best regression equation, logistic regression model and Poisson regression model. An example is provided in each chapter that applies the theoretical aspects presented in that chapter.  In addition, exercises are included and the final chapter is devoted to the solutions of these academic exercises with answers in all of the major statistical software packages including STATA, SAS, SPSS and R. It is assumed that readers of this book have a basic course in biostatistics, epidemiology, and introductory calculus. The book will be of interest to anyone looking to understand the statistical fundamentals to support quantitative research in public health globally.

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