French expressions

il y a de l'eau devant les immeubles de la résidence

beaucoup d'eau

il y a une machine pour retirer l'eau

il pleut presque tous les soirs

c'est la saison des pluies

c'est la fin de la saison des pluies

presque : almost

j'ai presque fini

j'ai presque fini ma mission en Inde

tu vas retourner en France.

je vais retourner en France en Novembre

 

je l'ai sauvegardé sur mon ordi

la personne reçoit un salaire

recevoir : to receive

je reçois

j'ai reçu ton message :I
received your message

la loi : the Law

la loi est très stricte

CDI

une femme est en congés de maternité

une autre personne peut la remplacer

avec un contrat d'intérimaire

quand on a un contrat CDI, l'entreprise ne peut pas licencier l'employé

licencier : to fire someone

si l'entreprise licencie un employé, elle doit payer beaucoup d'argent

aujourd'hui, l'entreprise peut licencier un employé le même jour aux Etats-Unis

par exemple,

ce mois

mon responsable

s'il n'y a pas de travail

il faut attendre 3 à 6 mois avant de licencier la personne

ils ne veulent pas : they don't want

embaucher : to hire

un avantage : un bénéfice : benefit

il y a beaucoup de transport

en France, la loi est de travailler 35 heures par semaine

environ 7 heures par jour

8 : huit

grâce à ça, nous avons plus de vacances

dans mon entreprise, je travaille 40h par semaine

mais j'ai 24 jours de congés en plus pendant l'année

au total , j'ai 25 + 24 jours de congés

congés : day off : leave day

16

j'ai entre 43 et 49 jours de congés(vacances)

ce n'est pas dans toutes les entreprises

c'est dans les entreprises où on travaille plus de 35h par semaine

aux Etats-Unis, on travaille 8(huit) heures par jour.

mon ami n'a pas de congés

une petite entreprise

aux /z/Etats-Unis

je n'ai pas de vacances

je n'ai aucunes vacances

mon ami n'a pas de vacances

How to derive the logit intercept value from %

I use this a lot to convert a logit coefficient (from a logistic regression model) to a probability.

p=exp(X) / (1+ exp(X))

This time I wanted to convert a probability (from the control group) into a logit.

I put X on the left side.

X= log( -p / (p-1)

This means that if I know the probability of a successful outcome occurance of the comparison group, I can get the logit intercept for the logistic regression model where only the treatment status was a predictor.  (I can use this to create a graph).

 

I tested this using a dataset.  Based on a data, I know the probability of a failure was 0.6214286.

data x;
per= 0.6214286;
intercept_derived=log((-1*per)/(per-1));
run;

I tested if I get the value for the intercept using the logistic regression.  I did.

proc logistic data=temp descending;
model Y1_to_Y2_persistence=treat_original;
run;