Gérard Lopez, président du club de Lille, est plutôt satisfait de jouer Chelsea, l'Ajax et Valence. "C'est difficile de ne pas être heureux d’affronter de bonnes équipes. Ce que j’attends, c’est que l’on soit capables de déployer notre jeu et de compter sur nos forces. [...] Ce tirage nous évite des longs déplacements qui entament physiquement le groupe, et c’est top pour les supporters de voyager avec nous dans de véritables cathédrales du football. Ce sont de belles affiches à domicile également : le Stade Pierre Mauroy est fait pour ce genre de rencontres", a-t-il déclaré sur le site officiel du club.

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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.
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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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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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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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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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).

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Mandaté par le Ministère de l'Énergie et des Ressources naturelles, la Sépaq gère le tirage au sort pour l’attribution de terrains de villégiature sur les terres du domaine de l’État. Ces terrains, qui se trouvent dans des secteurs convoités, ont habituellement une superficie de 4000 m2 et sont en majorité riverains, boisés et accessibles par voie terrestre, sauf exception.

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There is a little-known phenomenon for binomial GLMs that was pointed out by Hauck & Donner (1977: JASA 72:851-3). The standard errors and t values derive from the Wald approximation to the log-likelihood, obtained by expanding the log-likelihood in a second-order Taylor expansion at the maximum likelihood estimates. If there are some \hat\beta_i which are large, the curvature of the log-likelihood at \hat{\vec{\beta}} can be much less than near \beta_i = 0, and so the Wald approximation underestimates the change in log-likelihood on setting \beta_i = 0. This happens in such a way that as |\hat\beta_i| \to \infty, the t statistic tends to zero. Thus highly significant coefficients according to the likelihood ratio test may have non-significant t ratios. 

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