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Petr Cech, qui a mis un terme à sa carrière de gardien pour devenir conseiller technique de Chelsea, a réagi lui-aussi au tirage. "On n'a jamais joué l'Ajax, ni Lille, ce sera donc des découvertes pour le club. J'espère qu'on aura la possibilité de se qualifier, on croit en notre équipe. Mais on sait que chaque match sera difficile. Lille a perdu Pépé, mais c'est une belle équipe. L'Ajax aussi a perdu des joueurs, mais c'est un grand club. Quant à nous, nous avons perdu Eden Hazard, il faut donc s'adapter". 

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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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Depuis 2014, en France, il n'est plus obligatoire de passer par un huissier de justice pour déposer le règlement et le résultat d'un jeu concours/loto/tombola/loterie. Afin d'éviter les litiges il est conseillé de rédiger un règlement, et pour prouver le tirage au sort, le plus facile est de le filmer/caster en direct (facile sur Youtube, Instagram, Twitter ou Facebook).

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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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Blocs. Il y a plein de variables qu'on ne connait pas, mais qui peuvent influencer le résultat. On fait donc plusieurs fois la même expérience dans les mêmes conditions (par exemple, sur le même individu, dans le même champ, etc.) : cela s'appelle un bloc. Pour pouvoir tirer des conclusions indépendemment des blocs, on refait la même expérience dans d'autres blocs. En gros, les blocs, ce sont les variables qualitatives dont on voudrait se débarasser.

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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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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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