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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> From <@uconnvm.uconn.edu:kent@darwin.eeb.uconn.edu> Wed Jan 7 12:51 GMT 1998 > To: ripley@stats.ox.ac.uk (Prof Brian Ripley) > Cc: s-news@utstat.toronto.edu > Subject: Re: Summary of Robust Regression Algorithms > From: kent@darwin.eeb.uconn.edu (Kent E. Holsinger) > > >>>>> "Brian" == Prof Brian Ripley writes: > > Brian> My best example of this not knowing the literature is the > Brian> Hauck-Donner (1977) phenomenon: a small t-value in a > Brian> logistic regression indicates either an insignificant OR a > Brian> very significant effect, but step.glm assumes the first, > Brian> and I bet few users of glm() stop to think. > > All right I confess. This is a new one for me. Could some one explain > the Hauck-Donner effect to me? I understand that the t-values from > glm() are a Wald approximation and may not be terribly reliable, but I > don't understand how a small t-value could indicate "either an > insignificant OR a very significant effect." > > Thanks for the help. It's finding gems like these that make this group > so extraordinarily valuable.

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There is a description in V&R2, pp. 237-8., given below. I guess I was teasing people to look up Hauck-Donner phenomenon in our index. (I seem to remember this was new to my co-author too, so you were in good company. This is why it is such a good example of a fact which would be useful to know but hardly anyone does. Don't ask me how I knew: I only know that I first saw this in about 1980.)
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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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Classé dans le groupe H, en compagnie de Chelsea, Valencia et l'Ajax, le Lille Olympique Sporting Club (LOSC) pourrait créer la surprise dans cette poule. C'est ce qu'espère le défenseur José Fonte qui estime que le club lillois est capable de "rivaliser avec Chelsea, l'Ajax et Valence". De son côté, Gérard Lopez, le président du LOSC a déclaré : "Je suis très content du tirage, ces matchs seront de vrais tests. L'objectif, c'est de rester focalisés sur nous et d'être capables de développer notre jeu en s'appuyant sur nos forces".

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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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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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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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