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:

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Bien que les tirages au sort des maisons d'édition d'éditeurs soient légitimes, un certain nombre d'escrocs essaient de tirer parti de la popularité de ces loteries en utilisant le nom de PCH pour attirer les victimes. Si vous avez reçu une notification de prix de la part de PCH et que vous n'êtes pas sûr que ce soit légitime ou non, consultez Vraiment gagné de PCH? pour obtenir des conseils sur la façon de vérifier votre victoire.

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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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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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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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