Commentaire de Jérôme R. sur L'arnaque des fact-checkers

Commentaire de Jérôme R.

sur L'arnaque des fact-checkers

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Jérôme R. 4 octobre 2021 13:06

@Décoder l’éco

Bonjour,
Content que vous aillez vu mon intervention parmi les nombreux commentaires, et merci de votre retour smiley

1/ France Métro ou « complète » : j’utilise les fichiers suivant :

Années 2019, 2020 et 2021 : Fichier des décès quotidiens par sexe, âge et lieu - 17 septembre 2021 (mis à disposition sur cette page).

Années 2015, 2016, 2017 et 2018 : Fichier des décès - années 2010 à 2018 (mis à disposition sur cette page ).

J’ai cru au début qu’il s’agissait des décès en France métropolitaine.

Cependant, j’ai remarqué que le taux de mortalité annuel global obtenu à partir de ces données était systématiquement supérieur de 3-4% à celui indiqué dans un autre fichier de l’INSEE (demo-deces-taux-mort). Cet autre fichier concernant la population France « complète », j’en ai déduit qu’il fallait prendre pour assiette cette dernière. Après modif’, j’obtiens des taux de mortalité similaires.

2/ Méthode : Si j’ai bien compris votre méthode, cela revient, pour chaque classe C et chaque jour J de la « période moisson » (1er mai d’une année N au 31 déc. de l’année N+3), à calculer :

1 — la différence entre le taux au jour J de la période 1 et celui de J à la période 2 : [TMp2(J) — TMp1(J) ]

2 — appliquer cette différence à la population de la classe en 2020.

3 — calculer le cumul des écarts.

Avec cette méthode (feuille « méthode 2 » de ce fichier tableur), j’obtiens un excès de 53 393 de P2 par rapport à P1*.

Et comme je n’ai pas encore trouvé d’éventuelle erreur, cela m’intrigue !!
J’espère que quelqu’un parmi vos lecteurs prendra le temps de vérifier les calculs que j’expose.

*(notez que le fait d’utiliser une valeur de la population au jour J obtenue par interpolation plutôt que d’utiliser la valeur au 1er janvier, ne change pas grand chose à la conclusion).

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