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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.
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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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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Les réglages sont divisés en deux catégories : les paramètres et les recherches post-tirage. Les paramètres vous permettent de renseigner les différentes informations nécessaires pour vos tirages. Les recherches post tirage sont utiles lorsque vous faites de nombreux tirages à la fois, elles vous permettent d'avoir facilement accès à des données importantes.
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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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