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juba · Aug 29, 2020 · 70082f2 · 70082f2
1 parent 9ad8dc2
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diff --git a/R/addNAstr.R b/R/addNAstr.R
@@ -20,7 +20,7 @@
 #' addNAstr(f)
 #' addNAstr(f, value="missing")
 #' addNAstr(f, value=NULL)
-#' @source Adapted from James (\url{http://stackoverflow.com/a/5817181}) 
+#' @source Adapted from James (\url{https://stackoverflow.com/a/5817181}) 
 #' by Joseph Larmarange <joseph@@larmarange.net>
 #' @export addNAstr
 

diff --git a/R/datasets.R b/R/datasets.R
@@ -6,7 +6,7 @@
 #' @docType data
 #' @keywords datasets
 #' @format A data frame with 2000 rows and 20 variables
-#' @source \url{http://www.insee.fr/fr/themes/detail.asp?ref_id=fd-HDV03}
+#' @source \url{https://www.insee.fr/fr/statistiques/2532244}
 #' @name hdv2003
 NULL
 
@@ -17,7 +17,7 @@ NULL
 #' @docType data
 #' @keywords datasets
 #' @format A data frame with 301 rows and 21 variables
-#' @source \url{http://www.insee.fr/fr/bases-de-donnees/default.asp?page=recensements.htm}
+#' @source \url{https://www.insee.fr/fr/information/2008354}
 #' @name rp99
 NULL
 
@@ -28,7 +28,7 @@ NULL
 #' @docType data
 #' @keywords datasets
 #' @format A data frame with 5170 rows and 60 variables
-#' @source \url{http://www.insee.fr/fr/bases-de-donnees/default.asp?page=recensements.htm}
+#' @source \url{https://www.insee.fr/fr/information/2008354}
 #' @name rp2012
 NULL
 

diff --git a/R/odds.ratio.R b/R/odds.ratio.R
@@ -50,7 +50,7 @@
 #' @details
 #' For models calculated with \code{multinom} (nnet),
 #' p-value are calculated according to
-#' \url{http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/mlogit.htm}.
+#' \url{https://stats.idre.ucla.edu/r/dae/multinomial-logistic-regression/}.
 #' @seealso 
 #' \code{\link[nnet]{multinom}} in the \link[nnet]{nnet} package.
 #' @export
@@ -60,7 +60,7 @@
     if (!inherits(x, "multinom")) stop("x must be of class 'multinom'.")
     OR <- exp(summary(x)$coefficients)
     ci <- exp(stats::confint(x,level=level))
-    ## From http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/mlogit.htm
+    ## From https://stats.idre.ucla.edu/r/dae/multinomial-logistic-regression/
     s <- summary(x)
     z <- s$coefficients/s$standard.errors
     p <- p <- (1 - stats::pnorm(abs(z), 0, 1)) * 2