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Gérard Lopez, président du club de Lille, est plutôt satisfait de jouer Chelsea, l'Ajax et Valence. "C'est difficile de ne pas être heureux d’affronter de bonnes équipes. Ce que j’attends, c’est que l’on soit capables de déployer notre jeu et de compter sur nos forces. [...] Ce tirage nous évite des longs déplacements qui entament physiquement le groupe, et c’est top pour les supporters de voyager avec nous dans de véritables cathédrales du football. Ce sont de belles affiches à domicile également : le Stade Pierre Mauroy est fait pour ce genre de rencontres", a-t-il déclaré sur le site officiel du club.

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To expand a little, if |t| is small it can EITHER mean than the Taylor expansion works and hence the likelihood ratio statistic is small OR that |\hat\beta_i| is very large, the approximation is poor and the likelihood ratio statistic is large. (I was using `significant' as meaning practically important.) But we can only tell if |\hat\beta_i| is large by looking at the curvature at \beta_i=0, not at |\hat\beta_i|. This really does happen: from later on in V&R2:
There is one fairly common circumstance in which both convergence problems and the Hauck-Donner phenomenon (and trouble with \sfn{step}) can occur. This is when the fitted probabilities are extremely close to zero or one. Consider a medical diagnosis problem with thousands of cases and around fifty binary explanatory variables (which may arise from coding fewer categorical factors); one of these indicators is rarely true but always indicates that the disease is present. Then the fitted probabilities of cases with that indicator should be one, which can only be achieved by taking \hat\beta_i = \infty. The result from \sfn{glm} will be warnings and an estimated coefficient of around +/- 10 [and an insignificant t value].

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knnTree Construct or predict with k-nearest-neighbor classifiers, using cross-validation to select k, choose variables (by forward or backwards selection), and choose scaling (from among no scaling, scaling each column by its SD, or scaling each column by its MAD). The finished classifier will consist of a classification tree with one such k-nn classifier in each leaf.

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