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From: PaulAubrin <paul.aubrin@invalid.org>
Newsgroups: fr.soc.environnement
Subject: =?UTF-8?Q?La_m=c3=a9thodologie_d=27attribution_du_GIEC_est_foireuse?=
Date: Thu, 25 Aug 2022 10:36:54 +0200
Organization: A noiseless patient Spider
Lines: 36
Message-ID: <te7cb7$3jvsf$1@dont-email.me>
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Injection-Date: Thu, 25 Aug 2022 08:36:55 -0000 (UTC)
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Bytes: 3120

Dans ses rapports successifs, le paragraphe d'attribution (du 
réchauffement à une cause anthropique) du GIEC affirme une certitude de 
plus en plus élevée. Cela culmine dans l'AR6 qui n'affiche une certitude 
quasi-absolue. Là où cela se gâte, est que cette certitude repose sur 
une méthode statistique utilisée à tort et à travers.

https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-022-06315-z
Biais dans les méthodes d'empreintes climatiques

L'argument développé par l'auteur est en gros le suivant :
     L'empreinte climatique optimale est une méthode statistique qui 
estime l'effet des gaz à effet de serre (GES) sur le climat sous la 
forme d'un coefficient de pente de régression.
     Plus le coefficient associé aux GES est grand, plus l'effet 
implicite sur le système climatique est important.
     En 2003, Myles Allen et Simon Tett ont publié un article influent 
dans Climate Dynamics recommandant l'utilisation d'une méthode appelée 
Total Least Squares dans la régression d'empreinte optimale afin de 
corriger un biais potentiel vers le bas associé à la méthode des 
moindres carrés ordinaires.
     Le problème est que, dans la plupart des cas, la méthode TLS 
remplace le biais à la baisse des MCO par un biais à la hausse qui peut 
être aussi important, voire plus important.
     Dans des conditions particulières, TLS produit des estimations non 
biaisées, mais vous ne pouvez pas tester si elles tiennent.
     Les économètres n'utilisent jamais TLS parce qu'une autre méthode 
(les variables instrumentales) est une meilleure solution au problème.

Cela fait donc plus d'une vingtaine d'années que la conclusion 
principale du GIEC repose sur une méthode qui ne prouve rien (et sur des 
simulations informatiques qui divergent d'une façon statistiquement 
significatives des observations).

L'auteur de la publication explique ses recherches et ses conclusions en 
langage familier dans la vidéo qui suit (anglais, 25') :
https://www.youtube.com/watch?v=WjxFeh5SUt0&t=2s