"Nous sommes impatients de jouer ces très belles affiches. Le Real Madrid est un grand club, que nous connaissons bien pour l'avoir affronté souvent. Ils ont remporté 3 fois la compétition sur les 4 dernières années, mais nous sommes le Paris Saint-Germain et nous serons prêts pour ces deux grands matches face à eux", écrit Nasser Al-Khelaïfi sur le site officiel du PSG. Et de clarifier les ambitions du club : "Notre objectif est d'aller le plus loin possible, pour cela, il faudra bien figurer dans cette phase de poules".

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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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Petr Cech, qui a mis un terme à sa carrière de gardien pour devenir conseiller technique de Chelsea, a réagi lui-aussi au tirage. "On n'a jamais joué l'Ajax, ni Lille, ce sera donc des découvertes pour le club. J'espère qu'on aura la possibilité de se qualifier, on croit en notre équipe. Mais on sait que chaque match sera difficile. Lille a perdu Pépé, mais c'est une belle équipe. L'Ajax aussi a perdu des joueurs, mais c'est un grand club. Quant à nous, nous avons perdu Eden Hazard, il faut donc s'adapter".

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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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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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