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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La première formule, qui consiste à établir une sorte d'inventaire et que l'on retrouve actuellement dans tous les rapports mondiaux de l'UNESCO à l'exception du Rapport mondial sur l'éducation et du Rapport mondial sur la culture, occupe une place très importante dans les activités de l'Organisation et devrait être conservée à travers des rapports publiés à intervalles plus espacés (tous les quatre à six ans par exemple), tandis que la seconde suppose une périodicité fixe, biennale par exemple, et un destinataire bien précis comme la Conférence générale. unesdoc.unesco.org

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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 description in V&R2, pp. 237-8., given below. I guess I was teasing people to look up Hauck-Donner phenomenon in our index. (I seem to remember this was new to my co-author too, so you were in good company. This is why it is such a good example of a fact which would be useful to know but hardly anyone does. Don't ask me how I knew: I only know that I first saw this in about 1980.)

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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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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).

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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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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