Evolution de l' accidentalité mensuelle

[Partholan]

C'est encore une bonne question.

 

La valeur actualisée ne change rien puisque je fais le calcul avec la valeur 3253 du précédent baromètre ((3253 x 0,98) / 12 = 265) .

 

 

Ok merci, il me manquait la formule de calcul.

 

Une dernière, et après, j'arrête de t'embêter : Pourquoi le 0.98 ?

[PasNascutDeRes]

Pourquoi le 0.98 ?

 

Ici:

 

ondulation annuelle calculée sur les années 2003-2016

[Papymeche2]

 

Rien de nouveau. On reste sur la tendance de mi-2017 pour la moyenne glissante centrée à +/-6 mois, et pile sur la prédiction établie en juillet dernier.

L' écart entre valeur brute du mois courant et moyenne glissante, ne présente pas d' anomalie croustillante. On est à bien moins d' un écart type.

[Partholan]

Ici:

 

ondulation annuelle calculée sur les années 2003-2016

 

 

Merci

[PasNascutDeRes]

Merci

 

Avec plaisir! 3 bonnes questions à la suite, c'est exceptionnel!

 

C'est rare quelqu'un de curieux sur le forum...

[Gabfox1]

Avec 267 tués, le mois de novembre est parfaitement dans la tendance de la dernière année.

 

Au mois de novembre, avec un cumul annuel de 3248 tués, un nouveau record absolu a été établi.

Le précédent record datait d'octobre 2018 avec 3253 tués.

 

 

décidément j'ai horreur de cette comparaison en 12 mois glissants !

 

 

pour moi, le record, on l'auras a fin décembre. pour le mois par mois, ce sont des tendances encourageantes.

[Papymeche2]

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

 

 

Je pense que vous n' avez par tenu compte des chiffres consolidés. Ca ne change pas grand chose, c' est vrai.

 

Ca ne change pas non plus que le rapport entre chiffre du mois et la moyenne des 12 mois précédents, est un rapport déphasé retard de 6 mois.

Ca ne change pas grand chose, sauf que c' est analytiquement une approche "approchée"

[Papymeche2]

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

 

- Record absolu en novembre 2013: 252.

- Dernière valeur en novembre 2017: 280.

 

Sur les 14 dernières années, novembre en relatif: Moyenne 265, Sigma 12.

 

Si le résultat est autour de 277 --> Mauvais mois. Autour de 253 --> Bon mois.

 

 

Pouvez vous m' expliquer ceci : Sur les 14 dernières années, novembre en relatif: Moyenne 265, Sigma 12.

Novembre en relatif : je ne comprend pas ?

Moyenne 265 : D' ou vient cette moyenne ? Avez vous extrapolé linéairement ou autrement sur les mois précédents ?

Sigma 12 : Je suppose que c' est le produit de 265 par l' écart type de novembre du rapport tués mois courant/moyenne +0/-12 mois des tués du mois.

[PasNascutDeRes]

La valeur d'un mois relative à l'année est égale à : N_Mois / (N_Année / 12)

 

 

Par exemple, pour novembre ça donne : 267 / (3248 / 12) = 0,986

[Papymeche2]

La valeur d'un mois relative à l'année est égale à : N_Mois / (N_Année / 12)

 

 

Par exemple, pour novembre ça donne : 267 / (3248 / 12) = 0,986

 

 

Moyenne 265 : D' ou vient cette moyenne de 265 ?

Parce que pour novembre, 3248/12 = 270,6

 

J' ai édité

[PasNascutDeRes]

Moyenne 265 : D' ou vient cette moyenne de 265 ?

Parce que pour novembre, 3248/12 = 270,6

 

C'est ici :

 

C'est encore une bonne question.

La valeur actualisée ne change rien puisque je fais le calcul avec la valeur 3253 du précédent baromètre ((3253 x 0,98) / 12 = 265) .

 

[Papymeche2]

@ @PasNascutDeRes

 

Ras le tronc de vos chiffres approximés. Le 265 pour novembre n' existe que dans vos chiffres approximés !

 

Partant des chiffres ONISR (courant et +0/-12 mois) d' octobre (275 et 3253) et de novembre (267 et 3248), moi j' arrive à 267,4 et pas 265 pour le chiffre issus de 3253 d' octobre.

 

D' autre part utiliser le chiffre 3253 ONISR en sommation glissante +0/-12 mois, lequel est homogène à la somme glissante à +/-6 mois mois d' avril, puis de recommencer avec le chiffre de novembre de 3248 ONISR en sommation glissante +0-12 mois qui pour les mêmes raisons, correspond à celui de la moyenne somme à +/-6 mois de mai Certes ça permet de déterminer une pente de variation de la somme glissante +0/-12 mois style 0NISR , mais vous avez le bol que cette pente soit quasiment la même depuis 6 mois.

 

Par ailleurs utiliser un chiffre de tués issus d' une moyenne glissante à +0/-12 mois qui retarde de 6 mois, et qui dans cette configuration de pente négative à environ 1,5 tués par mois pour le comparer au chiffre brut du mois courant, c' est prendre en gros 10 tués d' optimisation illicite dans la comparaison que vous faites

 

Bref selon moi, deux gros défauts dans cette analyse

[PasNascutDeRes]

Bref selon moi, deux gros défauts dans cette analyse

 

J'ai détaillé le calcul comme vous me l'avez demandé.

 

C'est une projection qui peut éventuellement servir à une analyse en croisant avec d'autres données. Mais rien ne vous interdit de faire votre propre projection, si celle-ci ne vous convient pas. Abondance de biens ne nuit pas!

[Papymeche2]

J'ai détaillé le calcul comme vous me l'avez demandé.

 

C'est une projection qui peut éventuellement servir à une analyse en croisant avec d'autres données. Mais rien ne vous interdit de faire votre propre projection, si celle-ci ne vous convient pas. Abondance de biens ne nuit pas!

 

 

Merci d' avoir détaillé.

Ca m' a permis de voir les approximations tant dans les chiffres qu' elle comporte (faites gaffe quand même !) que dans la méthode que vous utilisez

 

Pour ce qui est des projections, la méthode que j' utilise est expliquée dans l' entame. Je vous invite d' ailleurs à en faire l' analyse des approximations qu' elle pourrait embarquer, comme je l' ai fait pour la vôtre. (Je vais remettre ces planches dans mes dossiers photos si vous ne les aviez pas copiées comme je l' avait recommandé à tous)

 

C' est une vraie projection de la moyenne glissante à +/-6 mois des tués mensuels à décembre puisque calculée en juillet soit 6 mois en avance, laquelle peut être trés facilement transposée à une projection de chiffre brut prévisionnel à décembre. (j'e me souviens l' avoir fait pour novembre, mais je ne le retrouve plus dans le foutoir de la file sur le 80. Il me semble que c' était 270 ou 271. Un chiffre proche des 267 actés provisoirement par l' ONISR)

La prévision du chiffre brut de décembre sur la tendance actuelle utilise le chiffre de tués moyen projeté à décembre, multiplié par le chiffre d' écart du mois à la tendance établie sur les 48 ans d' analyse du Nb de tués. (C' est une fonction discontinue récurrente se rapprochant d' une arche de sinusoïde)

 

Le chiffre moyen projeté à décembre 2018 est de 259,3.

La correction de l' écart décembre à la tendance est de 1,010

La prédiction du chiffre de Décembre est de 259,3*1,010=261,9 autrement dit 262

Il faut associer un écart type relatif entre tendance mensuelle et brut débarrassé de sa composante périodique de 0,069, soit 17,9 autrement dit 18

La connaissance du chiffre de 262 est fondée sur la connaissance de l' écart type relatif et l' aspect normal vérifié analytiquement de la distributions de ces écarts

0,069/(12^0,5) = 0,020

 

Je pourrai faire la même chose jusqu' à juin 2019, mais avec de moins en moins de niveau de confiance.

Juste pour le fun, avec la connaissance du chiffre brut de juillet 2018, je pouvais extrapoler le chiffre probable de novembre 2018 à 273 avec cet écart type de 18.

Or il a été de 267 à moins du 1/3 de l' écart type

 

Ce n' est pas comme vous le faites, une vérification a postériori puisque vous devez connaître le nouveau chiffre brut de tués du mois pour calculer un chiffre référence du mois que vous allez comparer au chiffre brut du mois, et voir s' il correspond à un bon mois ou a un mauvais mois par rapport au chiffre référence du mois.

Ca n' a rien d' une projection et comme de plus vous ne tenez pas compte de la décroissance des 6 mois précédents dans votre chiffre de référence, ce que vous comparez n' est pas homogène.

 

Je ne sais pas si vous réalisez un jour les bais qu' entraîne l' utilisation d' une moyenne ou d' une sommation à +0/-12 mois par rapport à une moyenne ou une sommation à +/-6 mois.

 

J' arrête, mais vous me dites si vous aviez pris la précaution de rapatrier sur votre PC les planches de l' entame.

[Invité §sas058Eg]

 

Rien de nouveau. On reste sur la tendance de mi-2017 pour la moyenne glissante centrée à +/-6 mois, et pile sur la prédiction établie en juillet dernier.

 

 

ce qui est le fruit du pur hasard.

[Papymeche2]

 

ce qui est le fruit du pur hasard.

 

 

Ca fait quand même 5 mois que ce serait le fruit du pur hasard.

Ca diminue pas mal les chances que ce ne soit que le fruit d' un pur hasard !

Ce n' est pourtant pas pour ça qu' on puisse dire que la mesure du 80 km/h a un effet dans un sens ou dans l' autre, sur l' accidentalité. C' est encore trop tôt.

 

Vous en pensez ce que vous voulez, je m' en tamponne complètement.

 

J' attendrai les chiffres brut de décembre pour poursuivre le tracé

Sur la tendance actuelle, c' est un chiffre qui devrait tourner autour de 262 avec un écart type de 18.

[PasNascutDeRes]

Quelques valeurs de référence à comparer aux prochains résultats du mois de décembre:

 

- Record__ absolu en décembre 2014: 286.

- Dernière valeur en décembre 2017: 291.

 

Sur les 14 dernières années, novembre en relatif:

- Moyenne 1,050 soit 1,05 x (3248/12) = 284

- __Sigma 0,098 soit 284 x 0,098 _____= 28

 

Si le résultat est autour de 312 --> Mauvais mois. Autour de 256 --> Bon mois.

[Papymeche2]

Quelques valeurs de référence à comparer aux prochains résultats du mois de décembre:

 

- Record__ absolu en décembre 2014: 286.

- Dernière valeur en décembre 2017: 291.

 

Sur les 14 dernières années, novembre en relatif:

- Moyenne 1,050 soit 1,05 x (3248/12) = 284

- __Sigma 0,098 soit 284 x 0,098 _____= 28

 

Si le résultat est autour de 256 --> Mauvais mois. Autour de 312 --> Bon mois.

 

Pas drôle !

[Papymeche2]

Merci pour la rectification.

 

Passons aux chiffres :

 

Difficile de savoir d' ou sort le 1,05. (A partir des quels chiffres, et de quels mois ou années).

Probablement le chiffre ONISR en somme glissante +0/-12 mois d' octobre 2018 sur le chiffre ONISR de novembre 2018.

Ce qui revient à dire, si j' ai bien compris, que vous projetez la chiffre ONISR de novembre 2018 à décembre 2018 via une extrapolation linéaire sur la pente relative issue des sommes glissantes +0/-12 mois des mois d' octobre et de novembre 2018

 

Pour l' écart type, je pense que c' est celui déterminé sur les 14 décembres sur le rapport Chiffre de tués du courant divisé par le chiffre de l' accumulation sur +0/-12 mois du Nb de tués mensuels.

 

On est bien d' accord que vous faites une projection pour la première fois jusqu' à maintenant, du futur nombre de tués de décembre 2018, c' est à dire un nombre de 284, auquel il faut associer un écart type de 28.

 

Je vais attendre confirmation de ce que je suppose avant de continuer.

[PasNascutDeRes]

Quelques valeurs de référence à comparer aux prochains résultats du mois de décembre:

Si le résultat est autour de 312 --> Mauvais mois. Autour de 256 --> Bon mois.

 

Suite à la neutralisation de nombreux radars pendant le mouvement gilets jaunes, les résultats de décembre seront mauvais. Même si en l’absence de l'indicateur des vitesses moyennes, la quantification n'est pas possible.

 

Le record absolu de 3248 tués établi en novembre ne sera donc pas amélioré.

[Nico l_barjo]

Suite à la neutralisation de nombreux radars pendant le mouvement gilets jaunes, les résultats de décembre seront mauvais. Même si en l’absence de l'indicateur des vitesses moyennes, la quantification n'est pas possible.

 

Le record absolu de 3248 tués établi en novembre ne sera donc pas amélioré.

 

A combien s'élève le coût par radar en nombre de morts? Y a eu une étude sérieuse là dessus ?

Hormis à considérer que l'entrée d'argent liée au radar est plus faible donc les versements supposés de cette argent aux hôpitaux plus faible donc une plus faible efficacité de ceux-ci â soigner correctement leurs patients et donc plus de morts...

.

[PasNascutDeRes]

A combien s'élève le coût par radar en nombre de morts? Y a eu une étude sérieuse là dessus ?

 

Certainement, le plan radar n'est pas sorti du chapeau. Mais je n'ai aucune idée du calcul qui a conduit à limiter le nombre de radars à 4000.

 

Les résultats sont là : De 2002 à 2012, -10km/h sur la vitesse moyenne, et environ la moitié de la baisse de la mortalité. Avec ces chiffres, il doit être possible de remonter à la contribution unitaire d'un radar.

[Papymeche2]

Bonjour

 

Deux "PI" de plus pour les détails de l' évolution 2015-2018 inclus rajoutées dans ce

classeur

http://club.caradisiac.com/papymeche2/evolution-tues-mensuels-144852/photos.html

 

Les deux planches

 

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J' ai fait figurer les chiffres annuels. Je ne mets pas de tableau sauf si expressément demandé.

 

Chacun peut se faire une idée du déphasage de -6 mois entre les deux sommes glissantes style ONISR et la somme glissante style somme centrée

On notera que la granulométrie de la moyenne style ONISR est visuellement plus importante que celle de la moyenne glissante centrée.

C' est normal, car la somme glissante centrée utilise 13 mois successifs au lieu de 12 pour la moyenne style ONISR.

 

Cette granulométrie permet de dire n' importe quoi quant aux comparaisons à 12 mois de distance pour la somme glissante ONISR. Un peu moins mais guère moins sur la somme glissante centrée.

C' est pourquoi, quand j' ai présenté ce travail en entame j' avais rajouté en le précisant bien, un lissage supplémentaire utilisant deux mois adjacents pondérés(1;2;3.2;1)/9 pour éliminer autant que possible cette granulométrie.

De telle sorte à comparer des choses comparables, il était normal de faire la même chose sur la somme glissante ONISR.

 

Avant qu' on me dise "trucage", ce sont des technique classiques d' association de moyennes glissantes censées évacuer les différentes composantes périodiques d' une série de données. Faire la fine bouche sur ce lissage, me montrera que l' analyse, ce n' est pas le truc, selon une formulation sémantique bien établie par l' un des participants récurrents à la file, d' un intervenant qui tordrait le nez en me faisant la remarque.

 

Maintenant pour les plus aguerris en analyse, (les autres peuvent faire comme l' écureuil du forum, et se masquer les yeux)

 

Bien sûr, il n' y a aucun correctif de longueur de mois dans l' année, de Nb de WE, de jours fériés fixes et mobiles et de ponts, ou d' effets météo. Une grande partie de la granulométrie est sans doute liés à ces détails trop complexes pour que j' en tienne compte dans l' établissement d' une tendance sous-tendant les chiffres bruts.

De toutes façons le filtrage 3*3 est là pour gommer çà !

 

Je pensais attirer sur ce forum des spécialiste ARIMA et autres applicatifs. Ca n' a pas été le cas, et je le regrette bien.

Mais sachez que les courbes d' écart à la tendance une fois la partie récurrente annuelle ou trimestrielle estimée sur 48 ans successifs via une technique perso, dont je ne vois pas de points faibles, autre que les vrais spécialistes voudraient que les périodicité ne sont pas strictement récurrentes à l' année mais sont plutôt à considérer dans le domaine stochastique, et donc inaccessibles aux FFT, me satisfait suffisamment.

 

Je n' y ai intégré qu' un correctif de longueur de mois (28 à 31 jours). J' ai essayé d' y intégrer les WE, les jours fériés, les ponts mais pas les variances météo, or comme en final l' écart type de l' écart était relatif entre l' aléa irréductible et la tendance était plus élevé que celui trouvé en ne compensant que de la longueur des mois.

Faut rester pragmatique.

 

Si on voit un écart type de 0,069/0,070 sur le tracé d' écart relatif sous le tracé associant tués bruts du mois débarrassés de la composante cyclique annuelle et tendance à +/-6 mois. Ces 0,069 ou 0,070 déterminés sur 48 ans intègrent tous les paramètres dont je n' ai pas pu tenir compte par manque de technicité. Mais à vrai dire, je m' en tamponne complètement car ces 0,069 ou 0,070 sont un bornage pire cas.

Comme la distribution de ces écarts sur 512 mois successifs est une belle gaussienne, on peut estimer que l' incertitude relative à un sigma des sommes glissantes est de 0,02. Ca fait quand même un soixantaine de tués, dans un sens ou dans l' autre considérant les seuls chiffres des mois de décembre,

 

Conséquence, il faut nécessairement aussi regarder l' évolution en glissant d' année à année sur les tracés, avant de dire des bêtises, mais aussi regarder l' écart du point coutant, débarrassé de la composante cyclique annuelle par rapport à sa tendance.

 

Ce n' est pas toujours le jour de la simplicité

 

Possible que j' édite.

 

 

Edit : j' avais peur que les chiffres ne soient pas tré lisibles. En fait en enregistrant le fichier image à partir de l' image par un simple "enregistrer sous", puis en ouvrant dans n' importe quel éditeur photo permettant des agrandissements, les chiffres sont parfaitement lisibles.

Chacun pourra appliquer sa propre interprétation. Pour le moment la décroissance est quasi linéaire (pente constante par mois) depuis bien avant janvier 2018.

Même s' il est encore trop tôt, je vois une affaire mal engagée.

[Papymeche2]

Suite à la neutralisation de nombreux radars pendant le mouvement gilets jaunes, les résultats de décembre seront mauvais. Même si en l’absence de l'indicateur des vitesses moyennes, la quantification n'est pas possible.

 

Le record absolu de 3248 tués établi en novembre ne sera donc pas amélioré.

 

 

Ce n' est pas sûr ! C' est donc une interprétation ou une opinion au choix.

Je vous pensais plus prudent

[Nico l_barjo]

Certainement, le plan radar n'est pas sorti du chapeau. Mais je n'ai aucune idée du calcul qui a conduit à limiter le nombre de radars à 4000.

 

Les résultats sont là : De 2002 à 2012, -10km/h sur la vitesse moyenne, et environ la moitié de la baisse de la mortalité. Avec ces chiffres, il doit être possible de remonter à la contribution unitaire d'un radar.

 

Les 3, 4 premier radars ont peut être eu un impact vu le décroché dans la courbe de décroissance de la mortalité et encore c'est sûrement l'annonce qui est la principale cause ( la plume est plus forte que l'épée )...

Par contre les 4000 et qq suivants n'ont sauvé aucune vie supplémentaires par rapport à la décrue annuel pré et post décroché...les derniers radar entre 2014 et 2017 ont même tué des gens selon votre réflexion

[Papymeche2]

J' ai édité plus haut

[Invité §sas058Eg]

Bonjour

 

Deux "PI" de plus pour les détails de l' évolution 2015-2018 inclus rajoutées dans ce

classeur

http://club.caradisiac.com/papymeche2/evolution-tues-mensuels-144852/photos.html

 

Les deux planches

 

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J' ai fait figurer les chiffres annuels. Je ne mets pas de tableau sauf si expressément demandé.

 

Chacun peut se faire une idée du déphasage de -6 mois entre les deux sommes glissantes style ONISR et la somme glissante style somme centrée

 

 

le déphasage est parfaitement normal. Et ceux qui suivent vraiment n'en n'ont jamais douté.

je ne comprends pas pourquoi tu remets cela sur le tapis.

 

 

Par contre, j'ai l'impression que tu conclus à partir de tes courbes que le point d'inflexion serait début Janvier 2017.

 

C'est à mon sens une erreur d'analyse. La moyenne centrée ne peut pas te donner le point d'inflexion.

Il faut etre également précautionneux avec les moyennes. Il suffit d'1 point particulier (1 point sur 12, ca a du poids) pour altérer totalement le résultat.

 

Parvenir à démontrer qu'il y a rupture de pente en Janvier 2017 alors même que 2017 a connu 29 morts de moins par rapport à 2016 (et même 20 morts si on tient compte de l'année bissextile), c'est fort.

[PasNascutDeRes]

Les 3, 4 premier radars ont peut être eu un impact vu le décroché dans la courbe de décroissance de la mortalité...Par contre les 4000 et qq suivants n'ont sauvé aucune vie supplémentaires par rapport à la décrue annuel...les derniers radar entre 2014 et 2017 ont même tué des gens

 

Si j'ai tout bien compris, pour toi il y a 3 catégories de radars: Ceux qui sauvent (3 ou 4 en 2003), ceux qui flashent (environ 4000 de 2003 à 2014), et ceux qui tuent (depuis 2014).

 

C'est intéressant! Selon les résultats de décembre, on saura quelle catégorie à été décimée...

[Nico l_barjo]

Si j'ai tout bien compris, pour toi il y a 3 catégories de radars: Ceux qui sauvent (3 ou 4 en 2003), ceux qui flashent (environ 4000 de 2003 à 2014), et ceux qui tuent (depuis 2014).

 

C'est intéressant! Selon les résultats de décembre, on saura quelle catégorie à été décimée...

 

Non, non c'est juste votre raisonnement...radars dégradés = chiffres d'accidentalité dégradé...

Mais pour que ce raisonnement ait une quelconque valeur, faudrait il que les radars aient sauver la moindre vie.

Hors le seul décroché de la baisse de la mortalité qu'on pourrait imputer au radar est entre 2002 et 2003 où il n'y avait que 3/4 radars en service...les suivants n'ont pas modifié la pente de la courbe de mortalité, pire les derniers sont consécutifs à une hausse ou stagnation de la mortalité...

Donc ne vous trompez pas, c'est votre raisonnement qui est pour le moins particulier

[Invité §sas058Eg]

 

Mais pour que ce raisonnement ait une quelconque valeur, faudrait il que les radars aient sauver la moindre vie.

Hors le seul décroché de la baisse de la mortalité qu'on pourrait imputer au radar est entre 2002 et 2003 où il n'y avait que 3/4 radars en service...les suivants n'ont pas modifié la pente de la courbe de mortalité, pire les derniers sont consécutifs à une hausse ou stagnation de la mortalité...

Donc ne vous trompez pas, c'est votre raisonnement qui est pour le moins particulier

 

 

ca c'est ce que l'on croit quand on n'a pas étudié le sujet.

 

je rappelle que quelle que soit la valeur des pentes, il faudrait en connaitre les contributeurs. Que je sache, tu n'en as aucune idée.

Dès lors, la conclusion me semble bien hâtive et certainement pas dictée par la moindre analyse.

 

 

allez, je cède à ma conclusion usuelle : c'est n'importe quoi.

 

(bien sûr , si tu as été gagné par la croyance d'une baisse naturelle de la mortalité, ton raisonnement peut te sembler "logique")

[PasNascutDeRes]

allez, je cède à ma conclusion usuelle : c'est n'importe quoi.

 

Oui bien sûr.

 

Mais il faut reconnaître que c'est assez malin pour avoir raison quelle que soit l'évolution de la mortalité.

[Nico l_barjo]

 

ca c'est ce que l'on croit quand on n'a pas étudié le sujet.

 

je rappelle que quelle que soit la valeur des pentes, il faudrait en connaitre les contributeurs. Que je sache, tu n'en as aucune idée.

Dès lors, la conclusion me semble bien hâtive et certainement pas dictée par la moindre analyse.

 

 

allez, je cède à ma conclusion usuelle : c'est n'importe quoi.

 

(bien sûr , si tu as été gagné par la croyance d'une baisse naturelle de la mortalité, ton raisonnement peut te sembler "logique")

 

Bien sûr que c'est n'importe quoi comme la pseudo corrélation radar dégradé augmentation de la mortalité... .

Mais je note que "je rappelle que quelle que soit la valeur des pentes, il faudrait en connaitre les contributeurs. Que je sache, tu n'en as aucune idée."...ça tombe bien personne n'en a aucune idée, pas même la SR (quoique des idées, il y en a mais de quoi les étayer de manière irréfutable et scientifique c'est un tout autre débat), pourtant ça ne les empêche pas de faire leur propagande à outrance

[Nico l_barjo]

Oui bien sûr.

 

Mais il faut reconnaître que c'est assez malin pour avoir raison quelle que soit l'évolution de la mortalité.

 

Je vous remercie Maître

[Invité §sas058Eg]

Bien sûr que c'est n'importe quoi comme la pseudo corrélation radar dégradé augmentation de la mortalité... .

Mais je note que "je rappelle que quelle que soit la valeur des pentes, il faudrait en connaitre les contributeurs. Que je sache, tu n'en as aucune idée."...ça tombe bien personne n'en a aucune idée, pas même la SR (quoique des idées, il y en a mais de quoi les étayer de manière irréfutable et scientifique c'est un tout autre débat), pourtant ça ne les empêche pas de faire leur propagande à outrance

 

 

Il y a pourtant des études qui se sont penchées sur la question et qui arrivent à des conclusions différentes des tiennes.

 

peut on mettre sur le même plan l'opinion de comptoir et l'analyse scientifique ?

 

tu te rapproches dangereusement de la meute ... c'est bien dommage.

[Nico l_barjo]

 

Il y a pourtant des études qui se sont penchées sur la question et qui arrivent à des conclusions différentes des tiennes.

 

peut on mettre sur le même plan l'opinion de comptoir et l'analyse scientifique ?

 

tu te rapproches dangereusement de la meute ... c'est bien dommage.

 

Je ne demande qu'à les voir... On parle de quelles études ? Celles qui disent que radars dégradés=augmentation de la mortalité ou celles qui disent que la baisse de la mortalité après 2004 est liée à la multiplication des radars.

Celles qui disent que le décroché de 2002/2003 est du à l'annonce de Chirac et des premiers radars.

Ce sont des analyses a posteriori, très loin des expérimentations de laboratoire, les résultats de telles études sont loin d'être représentatives malheureusement et restent bornées au "toutes choses égales par ailleurs".

 

Pour l'histoire de meute, je n'ai qu'un mot "Miaaaaaoooouuuu"