Le PSG, champion de France en titre, occupera le chapeau 1, le LOSC dans le chapeau 4 tandis que Lyon occupera le chapeau 3. Ces informations sont purement indicatives alors que les chapeaux du tirage de la Ligue des champions pouvaient encore être modifiés jusqu'à la fin des matches de barrages. Changement majeur dans le positionnement du chapeau 1 puisque ce chapeau acceuille désormais les champions des 6 meilleures championnats européens ainsi que le vainqueur de la Champions League et Europa League de la précédente édition : Liverpool et Chelsea.

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On se donne deux échantillons de taille n, et on veut savoir si leur moyennes sont significativement différentes. Pour cela, on commence par calculer les moyennes et leur différences. Ensuite on recommence, mais en prenant deux échantillons de taille n au hasard dans nos 2n valeurs. Et on continue jusqu'à avoir une bonne estimation de la distribution de ces différences. Ensuite, on regarde où notre différence initiale se trouve dans cette distribution : on rejette l'hypothèse d'égalité si elle semble trop marginale.

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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).

There is one fairly common circumstance in which both convergence problems and the Hauck-Donner phenomenon (and trouble with \sfn{step}) can occur. This is when the fitted probabilities are extremely close to zero or one. Consider a medical diagnosis problem with thousands of cases and around fifty binary explanatory variables (which may arise from coding fewer categorical factors); one of these indicators is rarely true but always indicates that the disease is present. Then the fitted probabilities of cases with that indicator should be one, which can only be achieved by taking \hat\beta_i = \infty. The result from \sfn{glm} will be warnings and an estimated coefficient of around +/- 10 [and an insignificant t value].

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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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