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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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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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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Beaucoup de gens se demandent: les escroqueries des tirages au sort des éditeurs de la Chambre de compensation des éditeurs? Ils ne le sont pas. Les cadeaux PCH sont surveillés de près par les commissions réglementaires et les agences juridiques de l'État, et les tirages sont effectués par un tiers indépendant pour s'assurer que tout est fait équitablement.

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En dérogation du Règlement de dépôt susmentionné, le client prend note que la surveillance et le contrôle opérés par ING Bank (Suisse) SA sur ces titres et en particulier quant à leur authenticité, à leur validité juridique, aux intérêts/aux dividendes, aux transactions en capital, aux blocages, aux tirages au sort, aux annulations, aux faillites etc. ne sont pas possibles

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The first approach, being a kind of compendium model presently exercised by all UNESCO world reports with the exceptions of the World Education Report and the World Culture Report, is a major activity of the Organization and should be maintained through a reporting mechanism at longer intervals (e.g. every four to six years), whereas the second approach demands an appropriate timing as well as addressee, such as the General Conference of UNESCO, at two-year-intervals. unesdoc.unesco.org

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Test de Mantel : mesure la corrélation de deux matrices de distances (par exemple, une distance génétique et une distance géographique). On procède ainsi : on calcule le coefficient de corrélation entre les deux matrices (qui n'a pas grand sens, car les valeurs d'une même matrice ne sont pas indépendantes), on applique une permutation sur les lignes et les colonnes d'une des matrices et on recalcule le coefficient, on recommence plusieurs centaines de fois, on regarde enfin où se trouve la valeur initiale par rapport aux valeurs ultérieures.

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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:
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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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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Une fois la liste créée, vous pouvez si vous le souhaitez ajouter des règles spéciales très utiles. Un exemple Marie et Pierre qui sont mariés font partie du tirage au sort que vous réalisez pour Noël avec vos amis mais vous ne souhaitez pas que Marie tombe sur Pierre et inversement car c'est mieux que les couples ne tombent pas ensembles... vous pourrez ajouter cette règle au tirage au sort.

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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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