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Décoder l'éco

Décoder l’éco

Fait des statistiques au lieu de dormir !

Tableau de bord

  • Premier article le 20/01/2020
  • Modérateur depuis le 10/02/2020
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Derniers commentaires



  • Décoder l'éco Décoder l’éco 5 octobre 2021 11:24

    @Jérôme R.
    J’essaye de comparer nos 2 fichiers.
    nous avons déjà une différence c’est que je calcule les taux de mortalité par âge et pas par tranche d’âge. Mais je ne le fais pas par sexe.
    Votre tranche d’âge des 75 ans et plus est bien trop grande, il s’est passé énormément de choses en 5 ans. Les centenaires ont quasiment disparu (en 2018 pour avoir 100 ans, il faut être né en plein pendant la 1ere guerre mondiale) et les 75 ans et plus s’étoffent très largement. Il y a donc des effets qui se compensent sur la population et pas sur la mortalité.
    La différence de mortalité entre 75 et 95 ans est bien plus forte qu’entre hommes et femmes du même âge.

    Rien que cette différence peut tout expliquer, je me rappelle avoir obtenu des résultats inversés quand je faisais par tranche d’âge au lieu de par âge.

    Si vous voulez refaire mon travail et comparer, il faut vraiment le faire par âge.

    Ensuite, je ne sais pas comment vous avez avez calculé vos taux de mortalité. Où puis-je trouver le fichier qui contient les décès et la population pour que je puisse vérifier que nous partons ?



  • Décoder l'éco Décoder l’éco 4 octobre 2021 21:28

    @Jérôme R.
    j’ai un 404 Not Found sur votre tableur....



  • Décoder l'éco Décoder l’éco 4 octobre 2021 14:44

    @Jérôme R.
    Pour avoir les bonnes données des décès par âge, allez ici : https://www.insee.fr/fr/statistiques/4771989?sommaire=4772633
    et pour celles de 2020 : https://www.insee.fr/fr/statistiques/4487988?sommaire=4487854

    Je ne calcule pas de différence de taux de mortalité, mais une différence de décès standardisé.

    A chaque jour J on a le nombre de décès D d’un âge a donc Da pour une population P également d’un âge a, donc Pa.
    Nous n’avons pas la population du jour, mais la population au 1er janvier dans les fichiers de l’insee.
    La population de l’âge a au jour j est obtenu par interpolation linéaire.
    Par exemple la population de l’âge a au 100e jour de l’année 2017 est obtenu linéairement entre celle du 1er janvier 2017 et du 1er janvier 2018.

    Pa.(100e jour 2017) = Pa.(1er janvier 2017) + 100/365 (Pa.(1er janvier 2018)-Pa.(1er janvier 2017)

    La mortalité de cet âge, ce jour est Ma.j

    Ma.j = Da.j/Pa.j

    Je calcule le nombre de décès standardisé 2020 grâce à la population de cet âge a en 2020 : Pa.(1er janvier 2020)

    Da.j.standardisé2020 = Ma.j x Pa.(1er janvier 2020) = Da.j/Pa.j x Pa.(1er janvier 2020)

    Une fois que vous avez fait cette étape de standardisation, vous travaillez à décès comparable. Vous avez tout ramené à une population constante du 1er janvier 2020.

    Maintenant vous pouvez sommer sur les intervalles de temps que vous souhaites. J’ai voulu le faire en période post-moisson, mais sentez-vous libre.



  • Décoder l'éco Décoder l’éco 4 octobre 2021 12:36

    @Eric F
    Les mesures de la Norvège n’ont pas concerné l’abandon de soin.
    La fermeture des cafés ou même des écoles n’a aucun impact ni négatif ni positif sur la mortalité.
    Il n’y a pas eu de confinement des citoyens à ces dates en Norvège.
    La Norvège n’a pas abandonné ses anciens, contrairement à la Suède.
    La différence entre la Suède et la France, c’est que la France n’a pas mené d’enquête parlementaire pour arrêter les conneries. La mortalité a depuis retrouvé un cours normal en Suède et pas en France, étonnant...



  • Décoder l'éco Décoder l’éco 4 octobre 2021 12:22

    @Jérôme R.
    Bonjour,
    merci de refaire ce travail.
    Je suis étonné que vous trouviez cet excès.
    Pour ma part je trouve un excès uniquement lorsque je fais le calcul sans faire le travail de standardisation par âge.

    Première chose : je ne travaille que sur France Métropolitaine.

    Ensuite, pour faire ce travail d’effet moisson, je commence par standardiser les décès par âge. Je calcule les taux de mortalité quotidien par âge en divisant le nombre de décès par la population correspondante.
    Ensuite, je multiplie tout ça par la population correspondante de 2020.
    Ainsi, de 2015 à 2020 tous les décès sont standardisés pop2020.

    Je compare alors la période post moisson 2017 : de mai 2017 à décembre 2020
    à la période post moisson 2015 : de mai 2015 à décembre 2018

    C’est comme ça que je trouve le -10 000. C’est la comparaison du nombre de morts mai 2017-déc2020 au nombre de morts mai 2015 -déc 2018 en population standardisée 2020.

    Est-ce que cela répond à votre question ?

    J’ai toujours mon vieux fichier, mais il n’est pas du tout mis en forme et si je vous le partage, cela vous prendra un certain temps pour le décortiquer...

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