Il s'agit de prÃ©dire la valeur d'une variables qualitative, i.e., de mettre les individus dans des classes. (Par exemple : aide au diagnostic mÃ©dical, reconnaissance des mauvais payeurs par une banque, etc.) On cherche des "fonctions linÃ©aires discirminantes (des combinaisons linÃ©aires dea variables, qui maximisent la variance interclasse et minimisent la variance intraclasse)

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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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Il s'agit de prÃ©dire la valeur d'une variables qualitative, i.e., de mettre les individus dans des classes. (Par exemple : aide au diagnostic mÃ©dical, reconnaissance des mauvais payeurs par une banque, etc.) On cherche des "fonctions linÃ©aires discirminantes (des combinaisons linÃ©aires dea variables, qui maximisent la variance interclasse et minimisent la variance intraclasse)

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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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