Petit up avec les chiffres de la sécurité routière de 2018, analysés par votre serviteur.
3260 morts, et malheureusement une vingtaine de plus le temps que les derniers soient comptabilisés..
Pour expliquer un peu le mode opératoire, je constate que depuis 1972 et jusqu'à présent, on peut modéliser la courbe par une baisse linéaire puis une stabilisation (une baisse vers une stabilisation c'est classique dans plein de domaines, que ça soit la performance des sportifs ou l'efficacité des moteurs).
Note : mon postulat après avoir trituré les chiffres dans tous les sens, c'est que ce modèle est correct, en tout cas jusqu'à cette année les chiffres ne le mettent pas en défaut.
C'est un postulat donc il faudrait l'étayer, c'est l'objet de la suite.
Je rappelle que le but d'un modèle est d'avoir une estimation du résultat obtenu en fin d'année, celle-ci étant entachée d'une variabilité importante, le modèle ne pourra jamais coller à la réalité, mais s'il est correct, les valeurs réelles oscilleront autour de lui.
Graphe du modèle
Cette courbe me sert à calculer la volatilité annuelle des résultats.
Un écart surprenant par rapport à ce modèle peut s'expliquer par divers facteurs (nombre de kilomètres parcourus en premier lieu mais aussi une foule d'autres)
Résultat : l'
écart type entre la réalité et le modèle lissé c'est 6.3%
Concrètement, dans mon exemple, 68% des écarts entre le modèle et la réalité sont inférieurs à 6.3% (ce qui est bien cohérent avec la définition de l'écart type).
Première comparaison : écart de 2018 au modèle = -3.6%, c'est inférieur à l'écart type donc vraiment rien d'exceptionnel.
Un écart de 3.6% ou moins a 57% de chances de se produire chaque année.
Ensuite, la baisse par rapport à 3280 morts, vs 3446 en 2017, baisse de 5.0%, 2017 étant à +1.4% du modèle (3400 morts), rien d'étonnant là encore, on est dans de la pure variabilité annuelle.
Ensuite, on rentre dans le dur, les chiffres mois par mois.
Mois par mois, la variabilité est beaucoup
trop importante pour conclure sur un mois donné, mais en lissant sur 6 mois c'est déjà plus acceptable puisqu'on passe d'un écart type de 12% de la valeur à un écart type de 5% de la valeur (de 33 à 80 morts)
Résultat ?
En 2017, 52.5% des morts ont eu lieu au second semestre.
En 2018, 53.4% des morts ont eu lieu au second semestre. Avec la limitation à 80 donc.
Pour le dire autrement :
Au premier semestre la mortalité était en baisse de 6.6%
Au second
.semestre la mortalité était en baisse de 3.9%
Avec cette statistique on constate que "l'effet des 80 km/h" est négatif (je mets ça entre guillemets pour reprendre les termes gouvernementaux qui assimilent tout gain conjoncturel à leur politique)
On note que les 10 morts imputées au mouvement gilet jaune n'ont pas un impact statistique significatif.
Pour le dire encore différemment, compte tenu de l'écart type sur six mois :
Entre 2017 et 2018, une baisse de 108 morts (celle qui est survenue au premier semestre) ou mieux avait environ 20% de chances de se produire.
Entre 2017 et 2018, une baisse de 70 morts
.. (celle qui est survenue, au second semestre) ou mieux avait environ 40% de chances de se produire.
En gros, la baisse du premier semestre est un peu étonnante du point de vue statistique, en supposant un risque de mortalité constant.
La baisse du second semestre est deux fois moins étonnante, toujours en supposant un risque de mortalité constant.
Le gouvernement tablait sur 400 vies sauvées, c'est à dire 200 sur un semestre.
Il en obtient 70.
Pour info, 200 morts en moins sur un semestre (ou mieux), c'est un événement qui dans mon modèle de mortalité constante avait 1.2% de chances de se produire.
On obtient un événement qui avait 40% de chances de se produire.
Je vous laisse juger quel modèle est le plus réaliste, celui qui donne 1.2% de chances d'observer la réalité ou bien celui qui donne 40% de chances d'observer la réalité...
Pour finir, une citation d'
un autre article du "monde" qui parle de la conduite des seniors :
« la diminution de la mobilité et l’isolement ainsi imposés aux seniors entraînent une augmentation des risques dépressifs et des pathologies qui les rendent dépendants, et qui coûtent plus cher à la société que quelques accidents ».
Tiens, pour une fois on lit une minimisation de l'accidentalité routière : "quelques accidents", et on parle de cout financier, comme si c'était la variable déterminante.