[climat ] Ce que les statisticiens pensent des études "d'attribution" du GIEC

La méthodologie "d'attribution" du GIEC est fondamentalement erronée.
Chaque fois que l'on vous sert que la tempête machin est causée à 13,3% par le réchauffement anthropique, vous pouvez être sûr et certain que l'on vous raconte des salades.
Intuitivement, rien que l'idée est délirante, mais, avec le plus grand sérieux, le statisticien McKitrick a tenu à contre-argumenter dans les menus détails les arguments de la publication fondatrice de "l'attribution" pour montrer qu'elle est fondamentalement erronée (lisez : nulle à chier, une honte).
https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-021-05913-7
Résumé :
"Allen et Tett (1999, ci-après AT99) ont introduit une méthodologie de régression des moindres carrés généralisés (MGS) pour décomposer les modèles de changement climatique à des fins d'attribution et ont proposé le "test de cohérence résiduelle" (TCR) pour vérifier la spécification des MGS. Leur méthodologie a été largement utilisée et très influente depuis lors, en partie parce que les auteurs ultérieurs se sont appuyés sur leur affirmation selon laquelle leur modèle GLS satisfaisait aux conditions du théorème de Gauss-Markov (GM), produisant ainsi des estimateurs non biaisés et efficaces. Mais AT99 a énoncé le théorème GM de manière incorrecte, en omettant complètement une condition critique, leur méthode GLS ne peut pas satisfaire les conditions GM, et leur estimateur de variance est incohérent par construction. En outre, ils n'ont pas formellement énoncé l'hypothèse nulle de l'ECR, ni identifié les conditions de GM qu'il teste, ni prouvé sa distribution et ses valeurs critiques, ce qui le rend peu informatif en tant que test de spécification. L'influence persistante de l'AT99 deux décennies plus tard signifie que ces problèmes doivent être corrigés.  J'identifie 6 conditions qui doivent être démontrées pour que la méthode AT99 soit valide".
NB : Ross McKitrick est un statisticien très méchant puisqu'il a réduit en miette plusieurs publications scientifiques en montrant qu'elles étaient remplies d'erreurs (mathématiques).