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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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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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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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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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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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