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Evolution de l' accidentalité mensuelle


Papymeche2
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Bonjour

 

En corrélation avec le sujet de la modification des VAL sur les voies bidirectionnelles sans séparateur central, j' ai remis à jour et réordonné un certain nombre de planches relatives à l' accidentalité routière mensuelle.

 

LE CONTEXTE :

 

Ce travail est présenté sous forme de planches "imbitables" selon un terme maintenant bien établi, classées en cinq parties. Cette entame est une présentation succincte de chacune de ces cinq parties tant en objectif qu' en conclusions principales. J' ai rassemblé un certain nombre de planches déjà présentées dans certaines files dédiées que j' ai supprimé récemment pour des raisons circonstancielles.

 

J' ai préféré tout rassembler dans une file unique à l' occasion du passage à 80km/h sur les routes bidirectionnelles sans séparateur central, et de réaliser toutes les mises à jour possibles à juillet 2018 sur les évolutions mensuelles de tués au cours de la tranche de temps 1970 à maintenant, pour servir de base à l' observation de ce qui s' est passé lors des deux grandes ruptures du passé (Première crise OPEP, et implantation du CSA), et à l' observation de ce qui va se passer à partir de juillet 2018.

 

Mon but était de décomposer le fouillis de point en une tendance moyenne significative de l' évolution long terme dans le temps qui passe, d' extraire du fouillis un modèle de variation périodique annuel, et d' extraire enfin un résidu d' aléatoire incompressible caractérisé par un écart type, car j' ai trouvé la communication ONISR très insuffisante sur ce sujet.

 

Pas du tout connaisseur et utilisateur de logiciels spécialisés tels que Census X12 ou X13, DEMETRA, SEATS, et autres utilisés en économétrie, mais ayant compris que cela nécessiterait un investissement intellectuel trop important à mon âge avant de comprendre comment utiliser l' un ou l' autre de ces applicatifs, tout en ne visualisant pas ce qu' ils tartouillaient, j' ai préféré le faire à ma sauce Excel. (Version 97 et ses limites...)

 

J' ai quand même lu pas mal de choses sur ces logiciels spécialisés, et en final le processus que j' utilise sous Excel est sûrement un parent assez proche dans son principe d' extraction de ce que je cherchais à produire, ce que j' ai vérifié en appliquant après coup ce que j' avais compris d' un descriptif de Census X11 (Ladiray). Il n' empêche que j' aimerai bien discuter de ce sujet avec un vrai pro de ces logiciels, et surtout voir ce que ces logiciels produiraient relativement à la caractérisation de la série mensuelle. Ces vrais pro, ne semblent pas exister dans la sphère ONISR au vu de ce qui est produit, ou alors ils sont silencieux.

 

 

PARTIE I : PROCESSUS D' EXPLOITATION DES DONNEES MENSUELLES POUR EN EXTRAIRE LES CARACTERISTIQUES.

 

Ce processus est décrit "pas à pas" en 5 séquences plus on moins imbriqués avec figures et leurs commentaires associés. Le résultat le plus intéressant de mon point de vue, c' et une quantification d' écart type relatif de 6,9% entre point courant débarrassé de sa composante périodique, et la tendance sous tendant le fouillis de points mensuels. Ca signifie aussi que la tendance est déterminée avec une incertitude de 2%.

 

En conclusion préliminaire, on peut dire que l' objectif des 2000 tués à fin 2020 ne sera jamais atteint. Il est espéré que le passage à 80 km/h entraîne une diminution du nombre total de tués sur les routes de 200<Diminution<400. On est loin du compte, mais ça tout le monde le sait, sauf les rêveurs.

Les curieux liront, les autres peuvent se contenter de cette synthèse partielle.

 

 

PARTIE II : METHODES DE CONSTRUCTION DES MOYENNES GLISSANTES ET LEUR UTILISATION A L' ACCIDENTALITE.

 

Les méthodes de construction des moyennes sont explicitées et je montre les avantages et défauts relatifs de la méthode dite +0/-12 mois pratiquée par l' ONISR et la méthode dite +/-6 mois qui est celle choisie car présentant des défauts mineurs vis à vis des avantages, dont certaines possibilités d' extrapolation sur 6 mois par rapport au dernier point connu.

 

Je montre au passage que l' utilisation de la moyenne à +/- 6 mois, permet d' affirmer qu' il n' y a eu aucun effet anticipatif de la mesure de passage à la vitesse de 80 km/h en janvier 2018, et toujours aucune inflexion de tendance en juillet 2018. Il est probable qu' il faille attendre avril 2019 pour affirmer avec un bon niveau de confiance que la mesure produit un effet dans un sens ou dans l' autre.

Les curieux liront, les autres peuvent se contenter de cette synthèse partielle.

 

PARTIE III : VERIFICATION DU BIEN FONDE ET LIMITES DES METHODES PROPOSEES VIA UN JEU DE DONNEES TEST :

 

Il était important de vérifier le bien fondé des méthodes décrites précédemment via un modèle test fondé sur une dorsale à laquelle est superposée une fonction périodique de type "arche sinus" puis d' un aléatoire de type gaussien. Puis de comparer ce que cela donne par rapport au travail d' exploitation du fouillis des données mensuelles réelles.

Comme attendu, on retrouve à peu près la dorsale, un peu chahutée pour cause de l' aléatoire injecté, l' absence de composante périodique quelqu' en soit l' amplitude injectée, et un écart type de l' aléatoire restitué par le processus quasi égal à celui injecté, ce qui valide entièrement le processus.

Les curieux liront, les autres peuvent se contenter de cette synthèse partielle.

 

 

PARTIE IV : LOUPES DIVERSES.

 

Au travers de deux séries de loupes du processus d' exploitation décrit en Partie I (1995-2011 et 2005-2020), je montre combien les comparaisons du même mois entre deux années successives ne signifient rien de rien !

je montre également que ni la coupe du monde 1998, ni la coupe du monde 2018, n' ont eu un effet sur l' accidentalité.

Ces loupes identifient également 4 accidents atypiques qui bien que très meurtriers proportionnellement au chiffre du mois ou ils se sont produits, restent dans le tuyau des +/-3 sigma et n' ont en fin de compte aucune influence décisive sur l' estimation de l' écart type résultant de la compilation des 48 ans de données.

Les curieux liront, les autres peuvent se contenter de cette synthèse partielle.

 

 

PARTIE V : SURVEILLANCE MENSUELLE DE L' EVOLUTION DE LA TENDANCE.

 

Le nombre de planches et de courbes de cette analyse est très important. Il se justifie pour montrer que le processus d' exploitation des données brutes de tués mensuels ne présente aucune faille technique destructrice, mais ne peut être présenté rafraîchi ainsi lors des mois futurs (trop de boulot), même si les fichiers sont remis à jour chaque mois via les baromètres ONISR, ou à chaque cristallisation des données.

Mon choix s' est porté sur deux figures permettant de suivre mois par mois ce qui va se passer maintenant.

Les curieux liront, les autres peuvent se contenter de cette synthèse partielle.

 

Place maintenant aux planches dont j' espère qu' elles passeront en une seule fois

************************************************************************************

 

Partie I Planche 1 2018-09-11_080020.jpg

*************************************************************************************

Partie I Planche 2 2018-09-11_080528.jpg

************************************************************************************

 

Partie I Planche 3 2019-02-20_152728.jpg

 

************************************************************************************

 

Partie I Planche 4 2018-09-11_080843.jpg

************************************************************************************

 

Partie II Planche 2 2018-09-11_081345.jpg

Partie II Planche 3 2018-09-11_081506.jpg

 

************************************************************************************

Partie II Planche 4 2018-09-11_081638.jpg

*******************************************************************************

Partie II Planche 5 2018-09-11_081800.jpg

************************************************************************************

 

 

 

Partie II Planche 6 2018-09-11_081951.jpg

*************************************************************************************

Partie III Planche 1 2018-09-11_082129.jpg

************************************************************************************

 

Partie III Planche 2 2018-09-11_082254.jpg

Partie III Planche 3 2018-09-11_082426.jpg

************************************************************************************

Partie IV planche 1 2018-09-11_082559.jpg

************************************************************************************

Partie IV Planche 2 2018-09-11_082737.jpg

*************************************************************************************

Partie V Planche 1 2018-09-11_082923.jpg

*************************************************************************************

Possible que ce ne soit pas très lisible. Le mieux est de faire une impression des planches.

Edit 1 : un peu de corrections forme et orthographe

Edit 2 : Remise en place de la planche "Partie I Planche 3"

 

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Vous avez tout lu ?

Et si vous avez tout lu, vous avez tout compris ?

Je teste ma capacité à expliquer et pas autre chose. ;)

 

 

oui et non,

 

pas encore eu le temps de lire toutes les petites lignes, mais les informations montrent bien les tendances.

 

je vais m"y atteler.

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oui et non,

 

pas encore eu le temps de lire toutes les petites lignes, mais les informations montrent bien les tendances.

 

je vais m"y atteler.

 

 

ca y est j'ai lu les différents commentaires.

 

il me manque deux données dans ces beaux tableaux.

 

une courbe du nombre de tués (par exemple a 6 mois par rapport au trafic (milliard de Km)

 

et une courbe du nombre de tués par rapport aux vitesses moyennes (autoroute, voie rapides, route, ville). cela permettrait de faire la corrélation avec le postulat de nillson, et de voir que la décision prise du 80, aura ou pas d'effet.

 

de plus il serait intéressant de mesurer l'impact du trafic en fonction de l'augmentation des taxes sur les carburants.

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Bonjour

 

Vous n' êtes pas très vieux sur ce forum. J' ai déjà parlé abondamment de taux de tués au Md de véh*km en France et dans le monde

 

***********************************************************************

 

Planche 01-FR 232828.jpg

*************************************************************************

 

Planche 02-FR 232828.jpg

****************************************************************************

 

Et ce qui est étonnant ou bizarre à votre choix, c' est qu' entre 2005 et 2009 les rapports de taux de tués deux à deux entre les différents réseaux (130, 110, 90, 50 km/h) dont le Nb de tués le, volume circulé et les vitesses moyennes mesurées évoluaient sur cette durée de 5 ans selon le rapport (Vréseau1/Vréseau2) à la puissance 4.

=>Tx1/Tx2#(VI/V2)^4

J' avais choisi cette période parce qu' elle était "calme. Assez loin du transitoire CSA et assez loin du moment ou il devenait visible que les vitesses moyennes mesurées subissaient des biais, l' observable étant perturbé par les moyens d' observations. (Ce qui a conduit à changement de prestataire)

Il est pas beau Nilsson ?

(Psssttt : avec deux "s" si vous voulez en reparler :) )

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sympas ces tableaux.

 

on arrive, je pense a une asymptote dans la courbe.

 

je ne vois pas comment on pourrait évoluer significativement a la baisse a moins de réduire drastiquement le trafic.

 

pour les variations importantes, je me demande dans quelle mesure ces dernières ne sont pas une conséquence des augmentations des prix des carburants.

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Voici les chiffres du mois d'août :

 

"En métropole, 251 personnes sont décédées en août 2018, contre 297 en août 2017 soit 46 de moins qu’en août 2017 (-15,5%)."

 

C'est tout simplement le record absolu pour un mois d'août!

 

Pour mémoire:

 

- Août 2013: 322 tués

- Août 2014: 306 tués

- Août 2015: 335 tués

- Août 2016: 301 tués

- Août 2017: 297 tués

 

Autre fait remarquable: C'est le 5,5 ème mois de baisse consécutive. Cela ne c'était pas produit depuis 2013!

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Invité §sas058Eg

Voici les chiffres du mois d'août :

 

"En métropole, 251 personnes sont décédées en août 2018, contre 297 en août 2017 soit 46 de moins qu’en août 2017 (-15,5%)."

 

C'est tout simplement le record absolu pour un mois d'août!

 

Pour mémoire:

 

- Août 2013: 322 tués

- Août 2014: 306 tués

- Août 2015: 335 tués

- Août 2016: 301 tués

- Août 2017: 297 tués

 

Autre fait remarquable: C'est le 5,5 ème mois de baisse consécutive. Cela ne c'était pas produit depuis 2013!

 

 

c'est pourquoi j'ai mentionné sur l'autre file que le chiffre d'aout 2018 était assez exceptionnel.

très en dessous de tout l'historique.

 

Et bien que certains ne soient pas d'accord, Juillet a été plutôt bon.

Battu uniquement par Juillet 2014

 

Or Juillet 2014 a été un mois particulièrement pluvieux. Ce qui a probablement contribué aux bons chiffres de l'été 2014.

 

L'été 2018 aura été aussi exceptionnellement beau, ce qui ne favorise pas normalement l'accidentalité.

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Il y a eu en mars une baisse -13,5% de la mortalité et il est intéressant de la comparer à celle du mois d'août.

 

C'est une baisse conjoncturelle. Cela s'explique par le mauvais chiffre de mars 2017 comme on peut le voir sur la même analyse:

 

- Mars 2013: 200 tués

- Mars 2014: 261 tués

- Mars 2015: 225 tués

- Mars 2016: 255 tués

- Mars 2017: 267 tués

 

En mars 2018, c'est 231 tués. C'est un résultat moyen au dessus du record absolu de 200 tués en 2013. Il est donc possible et probable que mars 2019 soit encore meilleur.

 

Alors que 251 tués en août 2018, c'est 46 de moins qu’en août 2017, qui était déjà le record absolu pour un mois d'août. C'est une baisse plus structurelle que conjoncturelle puisqu'elle s'inscrit dans une suite de 5,5 baisses consécutives.

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Invité §sas058Eg

j'ai vu que l'argument du conjoncturel était plutôt mal accueilli sur l'autre file. (on sait pourquoi)

 

pourtant , il est raisonnable.

Mars 2016 et 2017 ont été plutôt mauvais.

 

A vérifier, ce mois semble souffrir d'une volativité plus importante que d'autres

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j'ai vu que l'argument du conjoncturel était plutôt mal accueilli sur l'autre file. (on sait pourquoi)

 

Ben oui, les chiffres sont têtus! Mais si on n'a pas de préjugés cela ne pose aucun problème.

 

J'aurais peut-être du dire "C'est un résultat médian au dessus du record absolu de 200 tués en 2013."?

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A vérifier, ce mois semble souffrir d'une volativité plus importante que d'autres

 

Voici ce que je trouve comme ondulation annuelle calculée sur les années 2003-2016

Moyenne: Pic en juillet et creux en février

Sigma: Maximum en décembre et en juillet. Minimum en novembre et août

 

Mois_Moyenne_Sigma

 

Jan___0,87___0,075

Fev___0,77___0,073

Mar___0,86___0,070

Avr___0,90___0,076

Mai___0,99___0,079

Jun___1,04___0,074

 

Jul___1,21___0,083

Aou___1,12___0,057

Sep___1,07___0,073

Oct___1,13___0,074

Nov___0,98___0,045

Dec___1,05___0,098

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Et si on compare ces moyennes avec les résultats 2018:

 

Mois_Moyenne_Sigma_2018_Ecart

 

Jan___249_____19___235___-14

Fev___220_____16___217___-3

Mar___244_____17___231___-13

 

Avr___256_____19___279___23

Mai___279_____22___272___-7

Jun___289_____21___294___5

 

Jul___335_____28___324___-11

Aou___306_____18___251___-55

 

Les 7 premiers mois 2018 sont dans la fourchette ~1 Sigma. Août est à ~-3 Sigma.

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Invité §sas058Eg

Voici ce que je trouve comme ondulation annuelle calculée sur les années 2003-2016

Moyenne: Pic en juillet et creux en février

Sigma: Maximum en décembre et en juillet. Minimum en novembre et août

 

Mois_Moyenne_Sigma

 

Jan___0,87___0,075

Fev___0,77___0,073

Mar___0,86___0,070

Avr___0,90___0,076

Mai___0,99___0,079

Jun___1,04___0,074

 

Jul___1,21___0,083

Aou___1,12___0,057

Sep___1,07___0,073

Oct___1,13___0,074

Nov___0,98___0,045

Dec___1,05___0,098

 

 

2 questions pour comprendre ton tableau :

 

c'est bien 2003 - 2016 ?

quelle est la référence de la moyenne ?

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Oui c'est bien 2003-2016. Soit des statistiques sur 14 années pour que l'écart type ait un minimum de sens.

 

A partir du résultat annuel glissant publié, il suffit de calculer le poids de chaque mois par rapport à l'année écoulée. Puis calcul moyenne et sigma.

 

 

 

 

Ca a été fait sur 48 mêmes mois sur 48 ans successifs dans l' entame.

Je remets une planche car il me semble que je n' avais pas fait toutes les remises à jour

 

************************************************************************

Partie I Planche 5 2018-09-11_081027.jpg

************************************************************************

Extraire les sigma sur 48 mois au lieu de 14 diminue en principe l' écart type par un facteur 1,7 à 1,8 s' il sagit d' une distribution "normale". Elles le sont pour 9 d' entres elles. Les 3 restantes le sont moins

 

 

Quant à la médiane, comme vous avez fait le quotient du Nb de tués mensuel par rapport à la moyenne glissante à +0/-12 mois (ONISR), pas comme je l' ai faite par rapport à la moyenne glissante à +/-6 mois, il est normal qu' elle soit un peu différente puisque d' une part le chiffre dénominateur remonte à moins six mois et que le sigma mensuel trouvé est plus élevé du fait d' utiliser seulement 14 mois.

 

Vous me direz que c' est du pinaillage. Mais j' adore pinailler.

 

Edit : Remise en place de la planche, et précision sur les mois (48 mêmes mois sur 48 ans successifs)

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Extraire les sigma sur 48 mois au lieu de 14 diminue en principe l' écart type par un facteur 1,7 à 1,8 s' il sagit d' une distribution "normale".

 

Vous voulez dire "48 années"...C'est peut être le cas ici, mais ce n'est pas une règle.

 

Le but n'est pas de minorer ou majorer l'écart type, mais d'essayer d'être le plus prés possible de la réalité. Et observer 14 années me paraît être un bon compromis entre avoir suffisamment de points, et une période avec un comportement du trafic annuel pas trop périmé...

 

Mais il peut être intéressant de comparer les résultats sur des périodes différentes. Votre calcul de moyenne glissante étant différent, ce n'est pas possible.

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on arrive, je pense a une asymptote dans la courbe.

je ne vois pas comment on pourrait évoluer significativement a la baisse a moins de réduire drastiquement le trafic.

 

C'est typiquement l'objectif des mesures de sécurité.

 

Avec des mesures efficaces, il a déjà été possible de réduire la mortalité malgré l'augmentation du trafic.

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C'est typiquement l'objectif des mesures de sécurité.

 

Avec des mesures efficaces, il a déjà été possible de réduire la mortalité malgré l'augmentation du trafic.

 

 

la question reste :

 

 

le voulons nous? si oui pourquoi, si non pourquoi?

 

les mesures de diminution peuvent t'elle engendrer un effet inverse? générer plus de négatif quie de positif?

 

...

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effet négligeable?

 

Négligeable? Non lorsqu'on parle de quelques dizaines de vies. Mais il suffit de regarder la courbe pour constater que le quinquennat Hollande avec le tandem Cazeneuve / Barbe n'a pas été efficace.

 

ces mesures ont t'elles été supprimées?

Non, mais à ma connaissance aucune mesure de sécurité n'a jamais été supprimée.

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Négligeable? Non lorsqu'on parle de quelques dizaines de vies. Mais il suffit de regarder la courbe pour constater que le quinquennat Hollande avec le tandem Cazeneuve / Barbe n'a pas été efficace.

 

 

Non, mais à ma connaissance aucune mesure de sécurité n'a jamais été supprimée.

 

 

si une mesure est totalement inefficace, elle devrait être supprimée.

 

:ange:

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Bonsoir

 

J' ai dit une grosse bêtise ici :cry:

Oui c'est bien 2003-2016. Soit des statistiques

 

Voilà :

Extraire les sigma sur 48 mois au lieu de 14 diminue en principe l' écart type par un facteur 1,7 à 1,8 s' il sagit d' une distribution "normale". Elles le sont pour 9 d' entres elles. Les 3 restantes le sont moins.

 

La taille de l' échantillon, intervient sur la qualité de restitution de l' écart type, ou plutôt sur le niveau de confiance de cette restitution d' écart type quand le nombre d' échantillons est faible. Il est d' autant meilleur que le nombre d' échantillon est grand.

 

Exemple d' une distribution normale centrée sur 0,500, portant sur trois séries de 500 échantillons.

 

Avec 14 échantillons sigma = 0,201 Médiane = 0,542

Avec 48 échantillons sigma = 0,232 Médiane = 0,492

Avec 500 échantillons sigma = 0,278 Médiane = 0,506

 

Avec 14 échantillons sigma = 0,310 Médiane = 0,510

Avec 48 échantillons sigma = 0,277 Médiane = 0,511

Avec 500 échantillons sigma = 0,291 Médiane = 0,506

 

Avec 14 échantillons sigma = 0,326 Médiane = 0,558

Avec 48 échantillons sigma = 0,279 Médiane = 0,544

Avec 500 échantillons sigma = 0,294 Médiane = 0,502

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Négligeable? Non lorsqu'on parle de quelques dizaines de vies. Mais il suffit de regarder la courbe pour constater que le quinquennat Hollande avec le tandem Cazeneuve / Barbe n'a pas été efficace.

 

 

<plus ou moins HS, mais...>

 

Lorsqu'il est question d'économie, de chômage, de social, de sécurité et plus généralement de sujets sociétaux, on admet généralement que "l'Etat ne peut pas tout" et subit les contraintes de Bruxelles, du Marché, de l'opinion... et que quelles que soient les mesures prises par les gouvernants c'est aussi à d'autres acteurs que l'Etat d'agir pour prendre les choses en main et les faire évoluer.

 

Mais en matière de sécurité routière, tout reposerait donc sur Hollande et Cazeneuve/Barbe qui n'ont pas imposé le 80 km/h pourtant déjà dans les tuyaux ou sur Macron et Philippe/Barbe qui l'ont fait, et les conducteurs ainsi que tous les autres acteurs qui participent à la circulation routière et à son environnement n'y seraient donc pour rien ?

 

"Etonnant, non ?"

</plus ou moins HS, mais...>

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Des échantillons de quoi?

 

 

D' une production de 600 (environ) résultats sur une colonne, de la formule Excel suivante.

= Alea entre bornes (1;9999)/10000

que j' avais utilisée quand j' étais en train de bricoler dans la partie II de l' entame, pour construire une courbe de tués mensuels linéairement décroissante entrecoupée par une période à décroissance linéaire plus forte comportant de l' aléatoire selon une distribution normale tant en niveau qu' en période de un mois.

 

Notez qu' après la production des "alea entre borne" il faut transformer cette distribution équi-probable dans le domaine 0-10000, en des termes qui viennent moduler la dorsale, et qu' il y a quelques transformations à faire ensuite (avec un peu rabot en bord de bande pour m' affranchir des valeurs d' erreurs que 0 et 1 auraient entrainé)

 

Ca ne va pas vous éclairer beaucoup. Mais c' est la réponse exacte à ce que j' ai compris de votre question.

 

Si vous ne faites pas confiance, vous pouvez vous amuser à construire un tel "alea entre bornes" sur autant de lignes que vous voulez, et tester l' évolution de l' écart type de cette distribution equi-probable et sa médiane sur quelque lignes puis plus de lignes puis sur la totalité des lignes.

 

Dodo

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<plus ou moins HS, mais...>

 

Lorsqu'il est question d'économie, de chômage, de social, de sécurité et plus généralement de sujets sociétaux, on admet généralement que "l'Etat ne peut pas tout" et subit les contraintes de Bruxelles, du Marché, de l'opinion... et que quelles que soient les mesures prises par les gouvernants c'est aussi à d'autres acteurs que l'Etat d'agir pour prendre les choses en main et les faire évoluer.

 

Mais en matière de sécurité routière, tout reposerait donc sur Hollande et Cazeneuve/Barbe qui n'ont pas imposé le 80 km/h pourtant déjà dans les tuyaux ou sur Macron et Philippe/Barbe qui l'ont fait, et les conducteurs ainsi que tous les autres acteurs qui participent à la circulation routière et à son environnement n'y seraient donc pour rien ?

 

"Etonnant, non ?"

</plus ou moins HS, mais...>

 

C' est clairement HS Daniel. :)

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Exemple d' une distribution normale centrée sur 0,500, portant sur trois séries de 500 échantillons.

 

D' une production de 600 (environ) résultats sur une colonne, de la formule Excel suivante. = Alea entre bornes (1;9999)/10000

 

En principe, c'est la fonction LOI.NORMALE qui permet d'obtenir une distribution normale.

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Exemple d' une distribution normale centrée sur 0,500, portant sur trois séries de 500 échantillons.

 

 

C'est exact et c'est logique: Lorsque le nombre d'échantillons augmente, la répétabilité des calculs de moyenne et écart type augmente.

 

 

Du coup, je ne vois pas où vous vouliez en venir avec votre exemple.

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Pour information, voici quelques valeurs de référence à comparer aux prochains résultats de septembre:

 

- Record absolu en septembre 2015: 262

 

- Sur les 14 dernières années, septembre en relatif: Moyenne 294, Sigma 21

 

- Septembre 2017: 291

 

 

 

Ca fait du 8,2/8,3 %

Ce n' est pas ce que l' on peut déterminer sur 48 ans de suivi. On obtient 6,9%

 

Avant de continuer veuillez préciser comment vous calculez la moyenne de 291.

 

Edit : rectification de la moyenne. J'suis bigleux. :non:

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