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(les trois premiers sont faciles à comprendre ; le troisième est un QQplot des résidus, pour vérifier leur normalité ; le quatrième permet de comparer la variance expliquée et la variance résiduelle ; le dernier donne la distance de Cook, ie, la distance entre les paramètres estimés avec ou sans le point, afin de repérer les points aberrants).

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La Juventus et l'Atletico se retrouvent cette année dans la phase de poules. Interrogé sur ce choc, le Portugais a eu ces mots : "L’Atlético est une excellente équipe, comme nous le savons tous. J’ai joué un certain temps pour le Real Madrid, alors je les connais. J’espère que les supporters ne vont pas me provoquer en adoptant une nouvelle fois un comportement antisportif à mon égard".

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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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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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