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.

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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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Il s'agit de prédire la valeur d'une variables qualitative, i.e., de mettre les individus dans des classes. (Par exemple : aide au diagnostic médical, reconnaissance des mauvais payeurs par une banque, etc.) On cherche des "fonctions linéaires discirminantes (des combinaisons linéaires dea variables, qui maximisent la variance interclasse et minimisent la variance intraclasse)
Cette saison, les représentants du championnat de Ligue 1 sont Lille, Lyon et le PSG. Lyon qualifié d'office grâce à la victoire de Chelsea en finale de Ligue Europa, déjà qualifié via son championnat respectif qui libère une place qualifcative dans le 5ème championnat Européen soit la France. La Ligue 1 alignera donc trois clubs qualifiés pour le tirage de la Champions League 2019.

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