Salut poète,
Tu dis :
J'aimerais bien, si vous avez le temps, que vous me donniez votre avis sur le reste de l'article.
Pas sur toutes les virgules. Plutôt sur ce qui me semble être le fond de l'affaire.
Moi, je ne vois rien d'étonnant à ce que deux estimations obtenues d'un même laboratoire se ressemblent plus que deux estimations provenant de laboratoires différents. Ces mesures sont fines et chaque laboratoire avait sa machinerie et sa façon de traiter ses échantillons. Je pense que c'est ça qu'il a détecté, à 4%, ton auteur.
Techniquement, je n'ai pas trouvé de trop grosses coquilles. Les plus prosaïques sont sur une ligne, vers les 40% de
l'article :
Error = [1/0.0034404]^0.5 = 290.7^2 = 17.05 = 17
Le
2 devrait être un
0.5 (ou un
½ ). La même coquille se répète 3 fois dans les lignes qui suivent. Ce sont des choses qui arrivent.
Vers le quart de la page, on lit :
AMS date for 1 run are the mean of about 10 measurements
Dans les tableaux A et B qui suivent, on traite chacune des 12 mesures en utilisant un écart-type différent (les dénominateurs 33, 35, etc.) Je suppose que ces nombres ont été calculés sur la dizaine d'expériences conduites en parallèle sur un mini-bout de tissu. Je suppose aussi que, pour cette dizaine de sous expériences, une bonne partie du traitement a été faite
en commun. Rien d'étonnant à ce que les 10 mesures obtenues d'un seul timbre se dispersent moins que des mesures obtenues sur un autre timbre, a fortiori s'il est dans un autre laboratoire.
Puis, en utilisant ces petites variances, l'auteur montre peut-être qu'il y a moins de dispersion dans une grappe de données provenant de l'analyse d'
un morceau que pour l'ensemble de toutes les grappes réunies. Moi, ça ne m'étonne pas.
Heureusement, ce phénomène de grappes n'affecte que la dispersion des estimations, et pas leur moyenne absolue.
Vers les 55% de son article,
Van Haelst a écrit : one should verify and reject possible "outliers." Possible "outliers" are the Arizona dates 591 and 606, and the Oxford date 795.
Qu'est-ce que ça changerait?
S'il n'aime pas ces données, enlevons les. Ne conservons que les 9 autres. Elles ont une moyenne de 697 et un écart-type de 40.2 . Ça n'arrange rien. En refaisant le test de Student (sur l'hypothèse H :
mu = 2000), je trouve t = -97.2 et une p-value de 7.0E-14. Ça ressemble à notre ancien
1.66E-16.
Enfin, je critique un peu son appel final à l'inégalité de Tchebychev. Sa seule utilité, à l'inégalité de Tchebychev, c'est de permettre de démontrer que la convergence en moyenne quadratique implique la convergence en probabilité. A part ça, c'est bien mince.
Tu dis :
Logiquement on peut se poser des questions, surtout quand on sait, de l'aveu même de Tite, que les labos communiquèrent entre eux.
Si c'était explicitement prohibé dans un protocole signé, tu marques un point. Il te reste peut-être un recours devant les tribunaux.
Moi, je trouve ça normal qu'ils gardent un peu le contact. Je trouve même que ça aide plus que ça nuit.

Denis