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La reprise de la croissance de l' accidentalité entre mi-2013 et janvier 2017


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Bonjour

 

Je reprend ici une planche déjà présentée dans cette file

Bonjour En corrélation avec le sujet de la

Ceux qui veulent savoir comment j' arrive à ces tracés y trouveront toutes les explications.

 

 

 

Comme on peut le voir, le Nb de tués mensuel moyen est passé par un minimum en juillet 2013. Puis passé par un maximum en janvier 2017, pour reprendre sur une décrue de pente relative sensiblement similaire à celle des années 2010-2013.

 

La question qu' on peut se poser est de comprendre pourquoi il y a eu cette remontée entre juillet 2013 et janvier 2017.

Cette remontée a été utilisée pour imposer une nouvelle réglementation de VMA sur les routes bi-directionnelles sans séparateur central.

Je ne rentre pas dans la polémique en cours entre le but de l' expérimentation de la mise en place du 80 km/h sur une centaine de km de voies de ce type (effet sur l' accidentalité, ou effet sur les vitesses pratiquées)

 

Plusieurs pistes sont possibles et au titre d' une sorte de brain storming je vais lister celles qui me paraissent avoir un effet sur cette remontée.

Je ne voudrai pas limiter à ce que je pense possible, mais ouvrir le champ des possibles

 

Pour ma part j' identifie dans le désordre

- changement de comportement des conducteurs en situation à la route (hors vitesse, et hors distracteurs)

- changement du comportement des conducteurs vis à vis des VAL. (régulation au "pied levé", utilisation des limiteurs et régulateurs pour s' approcher au plus près des VAL, utilisation coyote, Wase et autres)

- changement du comportement des conducteurs vis à vis des distracteurs. (téléphones, tableaux de bord à Cde digitale, autre)

- transfert de volume circulé de réseaux structurant vers des réseaux d' évitement par utilisation des infos dispo sur les GPS, les téléphones via leurs applications Wase et autres

- vieillissement du parc roulant

- effet de la démographie. (les tranches de population de zéro à 64 ans sont très stables en valeur absolue depuis pas mal d' années. Par contre les tranches 65 ans et plus sont en croissance permanente depuis plusieurs années, avec un rupture de pente de progression très marquée en 2010. Or un sénior, qu' ils conduise ou pas, qu' il soit piéton ou pas, c' est plus fragile en cas d' accident que ces mêmes catégories d' utilisateur des réseaux routiers des tranches zéro à 64 ans)

- autres, et c' est là que je suis à votre écoute

 

Tout ça est assez diffus et interfère entre genre, de même avec des causes d' amélioration de l' accidentalité via les progrès techniques en sécurité active et passive des véhicules, des infrastructures routières, des secours.

 

 

Edit 1 : Sur suggestion de @daniel762

- évolution des modes d' utilisation du matériel roulant (transfert du mode 4 roues et plus aux modes 2 roues motorisés ou pas. hors mode piéton)

Edit 2 : Sur suggestion de @sebmac

- évolution de l' indice des prix du carburant. (impact possible sur le volume circulé et les vitesses pratiquées)

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Y aurait-il eu aussi un changement dans la répartition du parc roulant ? Cela fait quelques années que je lis et entends que surtout dans et autour des grandes métropoles, beaucoup passent de la voiture au deux-roues motorisé dont les usagers sont plus vulnérables, et dont selon le type retenu les conducteurs ne sont pas toujours formés spécifiquement ce qui accroît encore les risques.

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Y aurait-il eu aussi un changement dans la répartition du parc roulant ? Cela fait quelques années que je lis et entends que surtout dans et autour des grandes métropoles, beaucoup passent de la voiture au deux-roues motorisé dont les usagers sont plus vulnérables, et dont selon le type retenu les conducteurs ne sont pas toujours formés spécifiquement ce qui accroît encore les risques.

 

 

Reçu Daniel.

Je rajoute dans l' entame.

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Comme on peut le voir, le Nb de tués mensuel moyen est passé par un minimum en juillet 2013. Puis passé par un maximum en janvier 2017, pour reprendre sur une décrue de pente relative sensiblement similaire à celle des années 2010-2013.

 

Pour éviter les confusions, vous devriez préciser clairement qu'il y a un décalage de 6 mois entre votre calcul de la valeur de l'année glissante, et le calcul officiel.

 

Concrètement, en août 2018 la valeur publiée par l'ONISR est de 3283 tués en année glissante. Sur votre courbe, cette valeur est attribuée à février 2018 (-6 mois).

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Pour éviter les confusions, vous devriez préciser clairement qu'il y a un décalage de 6 mois entre votre calcul de la valeur de l'année glissante, et le calcul officiel.

 

Concrètement, en août 2018 la valeur publiée par l'ONISR est de 3283 tués en année glissante. Sur votre courbe, cette valeur est attribuée à février 2018 (-6 mois).

 

La moyenne glissante ONISR à +0/-12 mois n' est pas en phase avec la réalité. Elle est déphasée de 6 mois par rapport à un calcul correct par moyenne glissante à 6-/+6 mois.

J' ai expliqué tout cela ici Evolution de l' accidentalité mensuelle

et ne vais pas recommencer. Vous avez juste à lire avec un peu plus d' attention.

 

 

Le calcul officiel est incapable de rendre simultanément un chiffre de tués moyen et la position temporelle de ce chiffre par rapport au temps qui passe.

Le calcul officiel voit les évolutions des mini et maxi avec un strabisme de 6 mois. (en fait 6,5 mois)

 

 

C' est en ce sens que je critique fortement les personnes qui produisent ces chiffres officiels et celles qui les utilisent.

 

 

Pour vous convaincre vous prenez votre tableur.

 

 

Première colonne => nombres de 0 à 48. Ces nombres représentent le temps qui passe en mois

 

Deuxième colonne => nombres en progression de 1 (en face de 0 première colonne) jusqu' à 25 (en face de 25 première colonne), puis en régression de 1 jusqu' à nouveau 1 (en face de 48 première colonne). Le maximum de 25 est clairement en face du mois 24.

 

Troisième colonne => moyenne glissante sur les +0/-12 mois précédents comme le calcul officiel (à partir du 11 première colonne). Vous divisez par 12 pour assurer une certaine cohérence avec la deuxième colonne. Vous verrez que le max se situe entre mois 29 et 30, soit avec un décalage de 5,5 mois

 

Quatrième colonne => moyenne glissante à +/-6 mois (Poids de 1 à moins 6 et à plus 6 mois, poids de 2 pour les 11 mois intermédiaires, le tout divisé par 24 pour assurer une certaine cohérence avec la deuxième colonne. (A partir de 6 jusqu' à 43 première colonne). Vous verrez que le max se situe mois 24, en face du max de la deuxième colonne.

Vous devrez admettre que la moyenne à +/-6 mois représente bien mieux ce qui se passe temporellement sur la deuxième colonne, que la moyenne à +0/-12 mois de l' ONISR.

 

Les bords de bande (mois 0 à 5 et mois et 43 à 48 nécessitent un travail supplémentaire d' extrapolation que je ne décris pas ici, mais qui est décrit dans le lien.

Il en est de même pour l' entame de la moyenne ONISR.

Ce n' est pas que du détail, mais inutile pour le moment dans ce que je cherche à vous faire admettre

 

 

Tableau (s' il passe direct)

MoisNb du moisMoy +0/-12Moy +/-6
01
12
23
34
45
56
677.00
788.00
899.00
91010.00
101111.00
11126.5012.00
12137.5013.00
13148.5014.00
14159.5015.00
151610.5016.00
161711.5017.00
171812.5018.00
181913.5019.00
192014.5019.92
202115.5020.67
212216.5021.25
222317.5021.67
232418.5021.92
242519.5022.00
252420.3321.92
262321.0021.67
272221.5021.25
282121.8320.67
292022.0019.92
301922.0019.00
311821.8318.00
321721.5017.00
331621.0016.00
341520.3315.00
351419.5014.00
361318.5013.00
371217.5012.00
381116.5011.00
391015.5010.00
40914.509.00
41813.508.00
42712.507.00
43611.50
44510.50
4549.50
4638.50
4727.50
4816.50

 

Le tableau semble passer.

 

Alors oui, avec des chiffres intestables de tués mensuels, l' exploitation qu' en fait l' ONISR est erronée. Et je trouve que ça fait tâche !

Ca veut dire

- soit qu' on lui demande d' être "tache"

- soit qu' elle ne sait pas faire

- soit qu' elle n' ose pas expliquer comment il faut utiliser les chiffres qu' elle produit.

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Une autre hypothèse:

 

http://www.cnr.fr/Indices-Stat [...] azole#haut

 

La courbe sur 5 ans est assez en miroir par rapport à celle du nombre absolu de tués...

 

 

Reçu @sebmac

 

Si je peux encore intervenir je rajoute dans l' entame

J' y avais pensé un temps, mais oublié entre temps….

A noter que ça intervient sur le volume circulé, et éventuellement sur les vitesses pratiquées.

Mais ne disposant pas du volume circulé mensuel, je ne peux pas compenser via le calcul du Tx de tués pour le moment.

(Bien qu' on puisse interpoler le volume circulé mensuel en utilisant le volume circulé annuel et une modélisation de la conso de carburant, ce que j' ai présenté une fois. J' ai les chiffres pour le refaire….)

 

Avant qu' on me le fasse remarquer, j' ai occulté l' impact des températures et pluviométrie mensuelle qui peuvent intervenir ponctuellement mais pas structurellement sur cette augmentation 2013-2017

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La moyenne glissante ONISR à +0/-12 mois n' est pas en phase avec la réalité.

 

Peut-être, mais l'avantage c'est que le résultat est immédiat. Et pour un indicateur c'est important!

 

Elle est déphasée de 6 mois par rapport à un calcul correct par moyenne glissante à 6-/+6 mois.

 

On est d'accord.

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Peut-être, mais l'avantage c'est que le résultat est immédiat. Et pour un indicateur c'est important!

 

 

D' ou un déphasage de la réalité des faits, et des prises de décision éventuellement vérolées sur des analyse vérolées par ce déphasage.

Ce que je produit est également immédiat (quand l' ai connaissance des chiffres du mois…)

 

On est d'accord.

 

 

Si vous êtes d' accord, alors évitez d' utiliser les chiffres produits par la moyenne glissante type ONISR.

Et si vous en avez les moyens (pure subjectivité), faites remonter çà ou il le faut.

 

Edit : corrections orthographiques, pas du fond

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Si vous êtes d' accord, alors évitez d' utiliser les chiffres produits par la moyenne glissante type ONISR.

 

L'évolution du nombre de "tués sur les douze derniers mois" est une information qui m'intéresse. Et qui doit aussi intéresser les décideurs. C'est précisément celle qui est publiée par l'ONISR, et c'est sa mission.

 

Si cela ne vous intéresse pas, ne l'utilisez pas, personne ne vous le reprochera. Mais vous ne pouvez pas empêcher les autres d'utiliser les informations disponibles!

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L'évolution du nombre de "tués sur les douze derniers mois" est une information qui m'intéresse. Et qui doit aussi intéresser les décideurs. C'est précisément celle qui est publiée par l'ONISR, et c'est sa mission.

 

 

 

Bis repetita : D' ou un déphasage de la réalité des faits, et des prises de décision éventuellement vérolées sur des analyse vérolées par ce déphasage.

Ce n' est pas une opinion. C' est factuel.

 

Maintenant une supposition : Quelle aurait été la position des pousseurs (et pas des porteurs comme EP) de la mesure considérant que le maximum est réellement daté de janvier 2017, et que la reprise de la décrue en juillet 2017 est déjà, proportionnellement parlant, du même ordre de grandeur que celle d' avant 2013, alors que les "chiffres officiels" ne savent même pas dire si en juillet 2017, il s' agit d' un maximum ou d' une inflexion dans une croissance ?

 

C' est d' ailleurs pourquoi je m' intéresse à cette période mi-2013 à janvier 2017

 

Edit : un peu modifié après relecture à postériori.

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D' ou un déphasage de la réalité des faits, et des prises de décision éventuellement vérolées sur des analyse vérolées par ce déphasage.

Ce n' est pas une opinion. C' est factuel.

 

Alors on n'a pas la même définition d'une opinion. J'ai donné la mienne ici:

 

"Quelle est la différence entre un fait et une opinion?"

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Maintenant une supposition : Quelle aurait été la position des pousseurs (et pas des porteurs comme EP) de la mesure considérant que le maximum est réellement daté de janvier 2017,

 

???...!!!

 

Je ne vois pas du tout le rapport entre la recherche d'une date précise, et la décision du GVT...

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cette communication de l'ONISR donne des éléments qui doivent permettre d'écarter certaines hypothèses :

 

1) augmentation du trafic moto et impact sur la mortalité routière ? observe une quasi stabilité entre 2012 et dec2016 de la mortalité 2 roues motorisés.

Sur la période 2008 - 2013, la baisse avait été de 30% (environ)

La décrue s'est enrayée probablement soit par augmentation du trafic soit par changement de comportement.

 

2) forte augmentation de l'accidentalité des seniors sur 2013-2017

Je peine à croire qu'un revirement aussi soudain puisse être le fait de la démographie.

-40% entre 2000 et 2013 pour les +75 ans

et ici +200 tués (+27% environ en 3 ans)

==> il fait nul doute que la part prédondérante de l'inversion 2013-2017 s'explique ici.

Induisant de fait une hausse de la courbe "VT"

 

3) piétons : rien de remarquable. je n'ai pas trouvé de courbe historique pour comparer à la décrue

 

4) camions : RAS

5) vélos : légère tendance croissante depuis 2010. RAS

 

6) jeunes : stabilisation sensible de la décrue

 

 

==> pour les principaux contributeurs : stabilisation sur 2013-2017 et même forte hausse pour les +65 ans qui explique la remontée de la courbe.

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cette communication de l'ONISR donne des éléments qui doivent permettre d'écarter certaines hypothèses :

 

1) augmentation du trafic moto et impact sur la mortalité routière ? observe une quasi stabilité entre 2012 et dec2016 de la mortalité 2 roues motorisés.

Sur la période 2008 - 2013, la baisse avait été de 30% (environ)

La décrue s'est enrayée probablement soit par augmentation du trafic soit par changement de comportement.

 

2) forte augmentation de l'accidentalité des seniors sur 2013-2017

Je peine à croire qu'un revirement aussi soudain puisse être le fait de la démographie.

-40% entre 2000 et 2013 pour les +75 ans

et ici +200 tués (+27% environ en 3 ans)

==> il fait nul doute que la part prédondérante de l'inversion 2013-2017 s'explique ici.

Induisant de fait une hausse de la courbe "VT"

 

3) piétons : rien de remarquable. je n'ai pas trouvé de courbe historique pour comparer à la décrue

 

4) camions : RAS

5) vélos : légère tendance croissante depuis 2010. RAS

 

6) jeunes : stabilisation sensible de la décrue

 

 

==> pour les principaux contributeurs : stabilisation sur 2013-2017 et même forte hausse pour les +65 ans qui explique la remontée de la courbe.

 

 

Nonobstant ma remarque dur le décalage à faire, voici une planche que j' avais présentée il y a un certain temps, et que j' avais virée suite à désagréments.

Je la remets telle quelle, sans la remettre à jour avec les chiffres 2017 (je crois que j' en dispose quelque part)

On pourra se contenter des extrapolations.

 

 

 

La figure1 montre que le Nb d' habitant des tranches 0-29 et 30-64 ans est stable depuis 2010.

Par contre la tranche 65 ans & plus présente une rupture de pente très forte précisément en 2010.

Comme cette tranche est plus "fragile", il est normal que l' empreinte de la route sur cette tranche soit très différente de l' empreinte de la route sur les deux autres tranches.

Il suffit de voir cette empreinte sur les années 2013-2016 (moyenne) sur cette figure 3

 

 

Comme les tranches 0-29 et 30-64 restent constantes en Nb d' habitants, l' empreinte de la route jusqu' à des classes de tués 64 ans n' intervient pas significativement, alors que le coup d' accélérateur sur le nombre d' habitants de la tranche 65 ans & plus, entraine une hausse des tués de la route dans cette tranche via l' empreinte à la route des classes 65 ans & plus.

 

Je tiens cet effet démographique, comme une cause fortement directrice de la reprise du Nb de tués en 2014 car surpassant alors les causes de décrue habituelles (sécurité active et passive, infrastructure). Mais pour le moment, c'est encore à l' état d' intuition, restant à consolider.

 

J' ai commencé à explorer les autres pays sous cet aspect, puisque les grands pays à fort PIB montrent une certaine stagnation du taux de tués depuis 2013 aussi.Ca me semble être similaire, bien qu' il me faille attendre plus de données.

 

(*) j' ai une granulométrie de tranche de moindre amplitude et plus "classique", mais j' ai regroupé en 3 grosses tranches pour faire apparaître visuellement les tendances, qu' il serait impossible de dépatouiller si j' avais mis un graphe avec des tranches de 1 an.

 

J' espère que les figures sont lisibles car j' ai dû "bricoler"

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c'est lisible.

je ne suis pas convaincu par ton argument.

Il y a une hausse assez régulière de la population +65 ans

avec une légère inflexion en 2010,

Je ne vois pas comment cela peut justifier la hausse de 27% en 3 ans

 

Et plus encore, je ne vois pas alors pourquoi la mortalité des +65 ans repartirait significativement à la baisse en 2017.

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Vérification avec le rapport annuel ONISR 2013

 

 

Manque dans ces courbes pour décembre 2013

VUL (133)

Cars (6)

Autobus (1)

Tracteurs agricoles (7)

Voiturettes (29

Autres (21)

 

Soit 197 tués pour atteindre 3268

 

Les autres chiffres piétons, Vélo, Cyclo, Moto, VT, PL sont les mêmes.

 

Les turbulences visibles entre les points de référence annuels, montrent que ces courbes sont établies selon la technique propre à l' ONISR via une moyenne glissante agrégeant le mois en cours et les 11 précédents. (moyenne glissante dite à +0/-12 mois)

Ce type de moyenne glissante ne permet pas de suivre ce qui se passe au moment ou ça se passe. Il y a un décalage de 6 mois comme expliqué là

Evolution de l' accidentalité mensuelle

Par exemple le chiffre VT de 1612 tués donné par l' ONISR pour décembre 2013, est en réalité à phaser à juin 2013, 6 mois avant quand on utilise une moyenne glissante centrée (dite à +/-6 mois)

 

Il en est de même quant à ce décalage sur l' ensemble des maxi et mini identifiables sur les courbes ils se sont produits 6 mois plus tôt.

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...via une moyenne glissante agrégeant le mois en cours et les 11 précédents. (moyenne glissante dite à +0/-12 mois) Ce type de moyenne glissante ne permet pas de suivre ce qui se passe au moment ou ça se passe. Il y a un décalage de 6 mois comme expliqué là

 

C'est faux, et c'est très facile à vérifier sur un exemple:

 

Mois-Tués__12 Mois glissants

01-280_____3360

02-280_____3360

03-280_____3360

04-280_____3360

05-280_____3360

06-280_____3360

 

07-280_____3360

08-280_____3360

09-280_____3360

10-280_____3360

11-280_____3360

12-280_____3360 = 12 x 280

 

Si le mois suivant on a 220 alors le cumul glissant de l'indicateur passera de 3360 à 3300:

 

13-220_____3300

 

Donc, je ne comprends pas du tout ou vous voyez un retard de 6 mois!

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Pour ceux qui ne sont pas convaincus

 

MoisNb du moisMoy +0/-12Moy +/-6
01**
12**
23**
34**
45**
56**
67*7.00
78*8.00
89*9.00
910*10.00
1011*11.00
11126.5012.00
12137.5013.00
13148.5014.00
14159.5015.00
151610.5016.00
161711.5017.00
171812.5018.00
181913.5019.00
192014.5019.92
202115.5020.67
212216.5021.25
222317.5021.67
232418.5021.92
242519.5022.00
252420.3321.92
262321.0021.67
272221.5021.25
282121.8320.67
292022.0019.92
301922.0019.00
311821.8318.00
321721.5017.00
331621.0016.00
341520.3315.00
351419.5014.00
361318.5013.00
371217.5012.00
381116.5011.00
391015.5010.00
40914.509.00
41813.508.00
42712.507.00
43611.50*
44510.50*
4549.50*
4638.50*
4727.50*
4816.50*

 

La première colonne est le n° de mois (le temps qui passe)

La deuxième colonne est un nombre en progression constante de 1/mois jusqu' au mois 24, puis en décroissance constante de-1/mois jusqu' au mois 48. Le maxi se situe au mois 24

La troisième colonne est une moyenne glissante +0/-12 mois sur 12 termes style ONISR

L a quatrième colonne est une moyenne glissante centrés +/-6 mois sur 13 termes, celle que j' emploie.

 

Le maxi de la troisième est situé entre mois 29 et 30 soit entre 5 ou 6 mois en retard sur le maxi de la deuxième colonne. (disons 5,5 mois pour les pinailleurs)

Le maxi de la quatrième colonne est situé au mois 24, comme le maxi de la deuxième colonne.

 

C' est en ce sens qu' une moyenne centrée à +/-6 mois est en phase avec le temps qui passe puisque les maxi deuxième colonne et quatrième colonne ont lieu au même mois (le mois 24), et que la moyenne +0/12 mois style ONISR n' est pas en phase avec le temps qui passe, puisque le maxi de la de la troisième colonne se produit 5,5 mois après le maxi de la deuxième colonne.

 

J' espère que ces termes "en phase" ou "en retard" par rapport au temps qui passe sont maintenant plus compréhensibles pour tous.

 

Il y a des "blancs" dans la deuxième et troisième colonne en bord de bande. C' est inhérent aux moyennes mobiles. Ces "blancs" nécessitent une extrapolation sur la connaissance acquise par le points valides de la moyenne glissante. Un point valide est défini comme un point n' utilisant aucune valeur à l' extérieur de la deuxième colonne. Un point invalide est défini comme un point utilisant une valeur inexistante de la deuxième colonne.

 

Je ne pense pas devoir rentrer plus dans ce détail.

 

Edit : @PasNascutDeRes J' écrivais pendant que vous écriviez aussi. Ce point de désaccord montre que je n' avais pas suffisamment bien expliqué cet aspect de phasage.

Peut être que l' exemple donné vous permettra de comprendre ma position.

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C'est faux, et c'est très facile à vérifier sur un exemple:

 

Mois-Tués__12 Mois glissants

01-280_____3360

02-280_____3360

03-280_____3360

04-280_____3360

05-280_____3360

06-280_____3360

 

07-280_____3360

08-280_____3360

09-280_____3360

10-280_____3360

11-280_____3360

12-280_____3360 = 12 x 280

 

Si le mois suivant on a 220 alors le cumul glissant de l'indicateur passera de 3360 à 3300:

 

13-220_____3300

 

Donc, je ne comprends pas du tout ou vous voyez un retard de 6 mois!

 

Vous prenez un exemple ou tout est plat pendant 12 mois (280 constant par mois)

Or un maxi et/ou un mini ne peuvent se produire par définition que lorsque les mois présentent des variations dans un sens ou l' autre.

Dans votre exemple, ou situez vous le maximum ?

Si maintenant vous continuez la série de 13 à 25 (et plus car il faut aller au moins à 25) à 220 constant par mois, ou allez vous situer un minimum ?

 

bien sûr sur des régimes constants (280 puis 220), ni une moyenne à +/-6 mois, ni une moyenne à +0/-12 mois ne saura déterminer un maxi ou un mini, on ne saura déterminer que la transition entre régimes.

 

On est très loin d' être en régime "plat" puisque le Nb de tués sur les routes, peut être décomposé en

- une tendance long terme montante ou descendante

- une partie cyclique à l' année (saisonnière), qui peut être factuellement estimée se superposant à la tendance long terme

- une partie aléatoire irréductible que l' on ne peut qualifier qu' au travers d' une distribution gaussienne centrée, se superposant à la partie cyclique, et par voie de conséquence à la tendance long terme.

 

Hum : Pour les saisons, considérées comme reproductibles année après année, c' est un peu simplifié. Il faudrait faire intervenir toute la mécanique céleste du système solaire qui perturbe un peu ce bel arrangement saisonnier. (il y a de multiples périodicité multiples de l' année).

Bon, on s' écarte de la simplicité, et il faut rester simple en parlant de saisons tout en admettant une certaine variabilité qui se propage dans la partie aléatoire irréductible, et peut parfois générer des écarts surprenants par rapport à la tendance long terme

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Vous prenez un exemple ou tout est plat pendant 12 mois (280 constant par mois)

 

 

J'ai pris un exemple extrêmement simple pour que cela soit bien clair. Quelles que soient les valeurs, la moyenne glissante permet toujours "de suivre ce qui se passe au moment ou ça se passe". C'est le principe même de cet indicateur!

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J'ai pris un exemple extrêmement simple pour que cela soit bien clair. Quelles que soient les valeurs, la moyenne glissante permet toujours "de suivre ce qui se passe au moment ou ça se passe". C'est le principe même de cet indicateur!

 

 

 

Trop simple votre exemple. C' est donc un cas particulier que vous généralisez.

Vous êtes en plein biais de confirmation.

 

L' analyse c' est pas votre truc.

C' est pas plus le mien d' ailleurs. Mais je me soigne.

Je vais peut être finir par me peler X13 et tramo-seats

 

J' ai édité

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Si au lieu de chouiner, vous montriez seulement un contre exemple, on pourrait avancer...

 

Ça devrait être facile puisque vous affirmez que j'ai pris un cas particulier...

 

 

 

Exemple donné là le 03/10/2018 à 15:31:45 et édité 7mn plus tard

Pour ceux qui ne sont pas convaincus Mois Nb du

 

Edit : J' avais même donné le même tableau là le 01/10/2018 à 09:28:57

La reprise de la croissance de l' accidentalité entre mi-2013 et janvier 2017

Et vous étiez d' accord sur ce décalage de 6 mois

 

D' ou un peu d' énervement de ma part.

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farci c'est pas le mot !

 

 

mais on ne peux emmètre un avis que si on a tout lu !

 

:ange:

 

 

 

Et votre avis c' est quoi ?

Compréhensible ou pas ?

Je vous l' ai dit, je n' ai pas les facilités innées d' un enseignant.

 

 

Hum : Farci ça, je trouvais que ça sonnait bien à l' oreille. ;)

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