L'Olympique lyonnais bénéficie d'un des tirages les plus chanceux de la Ligue des champions. Classé dans le groupe G lors du tirage au sort de la Champions League, ce jeudi après-midi, il fera face au Zénith, au Benfica et à Leipzig, trois adversaires à sa portée. Mais Sylvinho, l'entraîneur des joueurs lyonnais et ancien international brésilien, préfère ne pas partir trop confiant. "Quand on joue la Champions League, c'est un moment exceptionnel. Toutes ces équipes sont bonnes et méritent d'être là", a-t-il déclaré. "Ce seront des matchs compliqués, mais la compétition est belle. Il n'y a pas de match facile en Champions League. L'intention est de se qualifier, peu importe le groupe".

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Le tirage au sort de la Ligue des champions s'effectue dans le cadre d'un règlement. Quelques grandes lignes de ce règlement sont à connaître, comme par exemple la répartition des trente-deux équipes en quatre chapeaux, le numéro un étant celui réservé aux champions nationaux et internationaux, les trois autres répartissant les autres clubs qualifiés selon leurs indices UEFA. Au moment du tirage au sort, les huit groupes sont formés en tirant un club de chaque chapeau. Deux équipes d'un même chapeau ne peuvent donc pas se rencontrer, tout comme deux équipes d'un même pays. Par exemple, le PSG ne peut pas affronter Lyon... Découvrez le règlement complet de l'UEFA.

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Blocs. Il y a plein de variables qu'on ne connait pas, mais qui peuvent influencer le résultat. On fait donc plusieurs fois la même expérience dans les mêmes conditions (par exemple, sur le même individu, dans le même champ, etc.) : cela s'appelle un bloc. Pour pouvoir tirer des conclusions indépendemment des blocs, on refait la même expérience dans d'autres blocs. En gros, les blocs, ce sont les variables qualitatives dont on voudrait se débarasser.

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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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