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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OBS – drawn securities: Any securities such as bonds and preferred stock which have been called for redemption. The term "drawn" arises from the fact that such a redemption is accomplished by the use of lots which are "drawn" or chosen by chance. Source CONT – Les obligations devant faire l'objet d'un amortissement sont désignées par un tirage au sort dont le résultat est publié au Journal officiel sous forme d'un tableau d'amortissement. La liste des numéros tirés au sort doit être publiée au moins vingt jours avant la date de remboursement (Décret n° 49-301 du 28.02.1949). Source

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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.
On se donne deux échantillons de taille n, et on veut savoir si leur moyennes sont significativement différentes. Pour cela, on commence par calculer les moyennes et leur différences. Ensuite on recommence, mais en prenant deux échantillons de taille n au hasard dans nos 2n valeurs. Et on continue jusqu'à avoir une bonne estimation de la distribution de ces différences. Ensuite, on regarde où notre différence initiale se trouve dans cette distribution : on rejette l'hypothèse d'égalité si elle semble trop marginale.

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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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Le PSG héritera sans aucun doute d'un groupe assez simple de par sa présence dans le Chapeau 1. Lille, sera positionné dans le chapeao 4 et devra batailler ferme pour sortir de la phase de poule. Lyon occupera le chapeau 3 selon les derniers qualifiés via la voie de la ligue et la voie des champions. Retrouvez ci-dessous, le tableau des chapeaux du tirage des poules de Champions League.

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