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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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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En dérogation du Règlement de dépôt susmentionné, le client prend note que la surveillance et le contrôle opérés par ING Bank (Suisse) SA sur ces titres et en particulier quant à leur authenticité, à leur validité juridique, aux intérêts/aux dividendes, aux transactions en capital, aux blocages, aux tirages au sort, aux annulations, aux faillites etc. ne sont pas possibles

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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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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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