Pour enregistrer un tirage, il vous suffit de cliquer à la fin de vos tirages sur la disquette à droite du bouton "Remettre à zéro". Vous aurez ensuite à cliquer sur le bouton "Copier". Vos tirages seront enregistrés dans votre presse-papiers, il vous suffira de le coller dans le document où vous souhaitez l'enregistrer (un document word par exemple).

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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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Jeu concours gratuit (avec/sans) obligation d’achat se déroulant du jj/mm/aaaa à 00h01 jusqu'au jj/mm/aaaa à 23h59 (heure française ou fuseau horaire), limité à une seule participation par personne. La participation au jeu se fait via (indiquer comment participer : remplir un formulaire, envoyer un message, laisser un commentaire, etc.). Le tirage au sort se déroulera le jj/mm/aaaa sur le site dédié https://www.dcode.fr/tirage-au-sort (indiquer la prodédure utilisée : en incorporant les noms des participants ou en tirant au sort un numéro compris entre 1 et N avec N le nombre de participant numérotés chronologiquement).

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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 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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[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".
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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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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