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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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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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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.

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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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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