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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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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 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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On étudie les liaisons entre des variables qualitatives, sans qu'une variable joue un rôle particulier (il n'y a pas de variable à prévoir). Les données sont représentées par un tableau de contingence. On commence par formuler une hypothèse sur ce tableau, qui donne un certain modèle et certaines valeurs pour les fréquences. Par exemple, s'il y a deux variables, si on suppose qu'elles sont indépendantes, le modèle implique que

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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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Depuis 2014, en France, il n'est plus obligatoire de passer par un huissier de justice pour déposer le règlement et le résultat d'un jeu concours/loto/tombola/loterie. Afin d'éviter les litiges il est conseillé de rédiger un règlement, et pour prouver le tirage au sort, le plus facile est de le filmer/caster en direct (facile sur Youtube, Instagram, Twitter ou Facebook).

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Mandaté par le Ministère de l'Énergie et des Ressources naturelles, la Sépaq gère le tirage au sort pour l’attribution de terrains de villégiature sur les terres du domaine de l’État. Ces terrains, qui se trouvent dans des secteurs convoités, ont habituellement une superficie de 4000 m2 et sont en majorité riverains, boisés et accessibles par voie terrestre, sauf exception.

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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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