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Depuis 2014, en France, il n'est plus obligatoire de passer par un huissier de justice pour déposer le règlement et le résultat d'un jeu concours/loto/tombola/loterie. Afin d'éviter les litiges il est conseillé de rédiger un règlement, et pour prouver le tirage au sort, le plus facile est de le filmer/caster en direct (facile sur Youtube, Instagram, Twitter ou Facebook).

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[FIN DU DIRECT] Le président du Paris Saint-Germain Nasser Al-Khelaïfi s'est montré confiant ce jeudi après le tirage au sort de la Ligue des champions. "Nous savions que nous allions affronter de belles équipes, c'est la Champions League, et pour aller loin, il faut jouer contre de grands clubs. Nous sommes impatients de jouer ces très belles affiches". Le PSG a été classé dans le groupe A avec le Real Madrid, le club belge de Bruges et le Galatasaray. Si le président du club parisien reste réaliste quant à ses adversaires, et notamment le Real Madrid qu'il qualifie de "grand club", il admet être prêt à l'affrontement : "Nous sommes le Paris Saint-Germain et nous serons prêts pour ces deux matchs face à eux. Notre objectif est d'aller le plus loin possible. Pour cela, il faudra bien figurer dans cette phase de poules".

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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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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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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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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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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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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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> From <@uconnvm.uconn.edu:kent@darwin.eeb.uconn.edu> Wed Jan 7 12:51 GMT 1998 > To: ripley@stats.ox.ac.uk (Prof Brian Ripley) > Cc: s-news@utstat.toronto.edu > Subject: Re: Summary of Robust Regression Algorithms > From: kent@darwin.eeb.uconn.edu (Kent E. Holsinger) > > >>>>> "Brian" == Prof Brian Ripley writes: > > Brian> My best example of this not knowing the literature is the > Brian> Hauck-Donner (1977) phenomenon: a small t-value in a > Brian> logistic regression indicates either an insignificant OR a > Brian> very significant effect, but step.glm assumes the first, > Brian> and I bet few users of glm() stop to think. > > All right I confess. This is a new one for me. Could some one explain > the Hauck-Donner effect to me? I understand that the t-values from > glm() are a Wald approximation and may not be terribly reliable, but I > don't understand how a small t-value could indicate "either an > insignificant OR a very significant effect." > > Thanks for the help. It's finding gems like these that make this group > so extraordinarily valuable.

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