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Il s'agit de prédire la valeur d'une variables qualitative, i.e., de mettre les individus dans des classes. (Par exemple : aide au diagnostic médical, reconnaissance des mauvais payeurs par une banque, etc.) On cherche des "fonctions linéaires discirminantes (des combinaisons linéaires dea variables, qui maximisent la variance interclasse et minimisent la variance intraclasse)

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There is a little-known phenomenon for binomial GLMs that was pointed out by Hauck & Donner (1977: JASA 72:851-3). The standard errors and t values derive from the Wald approximation to the log-likelihood, obtained by expanding the log-likelihood in a second-order Taylor expansion at the maximum likelihood estimates. If there are some \hat\beta_i which are large, the curvature of the log-likelihood at \hat{\vec{\beta}} can be much less than near \beta_i = 0, and so the Wald approximation underestimates the change in log-likelihood on setting \beta_i = 0. This happens in such a way that as |\hat\beta_i| \to \infty, the t statistic tends to zero. Thus highly significant coefficients according to the likelihood ratio test may have non-significant t ratios.

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Test de Mantel : mesure la corrélation de deux matrices de distances (par exemple, une distance génétique et une distance géographique). On procède ainsi : on calcule le coefficient de corrélation entre les deux matrices (qui n'a pas grand sens, car les valeurs d'une même matrice ne sont pas indépendantes), on applique une permutation sur les lignes et les colonnes d'une des matrices et on recalcule le coefficient, on recommence plusieurs centaines de fois, on regarde enfin où se trouve la valeur initiale par rapport aux valeurs ultérieures.

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OBS – drawn securities: Any securities such as bonds and preferred stock which have been called for redemption. The term "drawn" arises from the fact that such a redemption is accomplished by the use of lots which are "drawn" or chosen by chance. Source CONT – Les obligations devant faire l'objet d'un amortissement sont désignées par un tirage au sort dont le résultat est publié au Journal officiel sous forme d'un tableau d'amortissement. La liste des numéros tirés au sort doit être publiée au moins vingt jours avant la date de remboursement (Décret n° 49-301 du 28.02.1949). Source

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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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On se donne deux échantillons de taille n, et on veut savoir si leur moyennes sont significativement différentes. Pour cela, on commence par calculer les moyennes et leur différences. Ensuite on recommence, mais en prenant deux échantillons de taille n au hasard dans nos 2n valeurs. Et on continue jusqu'à avoir une bonne estimation de la distribution de ces différences. Ensuite, on regarde où notre différence initiale se trouve dans cette distribution : on rejette l'hypothèse d'égalité si elle semble trop marginale.

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Le premier champ vous permet de faire une recherche sur un numéro. Par exemple vous avez effectué 100 tirages de nombres contenus entre 1 et 30 et vous désirez savoir si le numéro 27 a été tiré. Vous entrez 27 dans ce champ et tous les tirages dont le résultat est 27 seront surlignés en vert. Une ligne vous informe en dessous du champ combien de fois le numéro demandé a été tiré en tout.

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C'est en particulier ce que l'on utilise si Y est qualitative. Dans ce cas, on peut chercher P(y=0) ; mais comme une probabilité est toujours comprise entre 0 et 1, on n'arrivera pas à l'exprimer comme combinaison linéaire de variables quantitatives auxquelles on ajoute du bruit. On applique alors à cette probabilité une bijection g entre l'intervalle [0;1] et la droite réelle (on dit que g est un lien). On essaye alors d'exprimer g(P(y=0)) comme combinaison linéaire des variables prédictives.

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où g est une certaine fonction. De plus, y ne suit pas nécessairement une loi normale, mais simplement une loi de la famille exponentielle (par exemple, normale, binomiale, Poisson, gamma). Pour trouver la valeur des paramètres, on utilise la méthode du maximum de vraissemblance (dans le cas d'une loi normale, on retombe sur les moindres carrés).

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On étudie les liaisons entre des variables qualitatives, sans qu'une variable joue un rôle particulier (il n'y a pas de variable à prévoir). Les données sont représentées par un tableau de contingence. On commence par formuler une hypothèse sur ce tableau, qui donne un certain modèle et certaines valeurs pour les fréquences. Par exemple, s'il y a deux variables, si on suppose qu'elles sont indépendantes, le modèle implique que


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