J'ai préparé les comparaisons et les plots, avec toutes les données dans:

http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/

Voici un court descriptif des dossiers:

J'ai appliqué 3 fits (polynômes / coefficients) sur un même jeu de données = JSDC 2020.12 (simbad + 2mass + gaia dr2 ...)

- JSDC_17: JMDC 2017 avec 571 mesures => polynomes du JSDC 2

    fit: http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/JSDC_17_REF_571/

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/JSDC_2305_REF/

- JSDC_23_CF1: JMDC 2023.01 avec 1150 mesures et les anciens coefficients d'extinction (CF1)

    fit: http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/JSDC_23_CF1_1150_nc_lb/

    jsdc: http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/JSDC_2305_old_CF/

- JSDC_23_CF2: JMDC 2023.01 avec 1156 mesures et les nouveaux coefficients d'extinction (CF2 = VOSA)

    fit: http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/JSDC_23_CF2_1156_nc_cf_lb/

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/JSDC_2305_new_CF/

Comparaisons:

- JSDC_17 x JSDC_23_CF1:

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/REF_vs_CF1/

    1/ histogramme des differences relatives de diametre -->  2*(D_ancien-D_nouveau)/(D_ancien+D_nouveau)

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/REF_vs_CF1/hist_rel_diff-ref_and_cf1.png

    2/ histogramme résidus  (D_ancien-D_nouveau) / sig_cor

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/REF_vs_CF1/hist_res-ref_and_cf1.png

    Bonus: résidus vs color_index:

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/REF_vs_CF1/res_vs_color_index-ref_and_cf1_good.png

- JSDC_23_CF1 x JSDC_23_CF2:

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/CF1_vs_CF2/

    1/ histogramme des differences relatives de diametre -->  2*(D_ancien-D_nouveau)/(D_ancien+D_nouveau)

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/CF1_vs_CF2/hist_res-cf1_and_cf2.png

    2/ histogramme résidus  (D_ancien-D_nouveau) / sig_cor

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/CF1_vs_CF2/hist_res-cf1_and_cf2.png

    Bonus: résidus vs color_index:

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/CF1_vs_CF2/res_vs_color_index-cf1_and_cf2_good.png

- JSDC_17 x JSDC_23_CF2:

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/REF_vs_CF2/

    1/ histogramme des differences relatives de diametre -->  2*(D_ancien-D_nouveau)/(D_ancien+D_nouveau)

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/REF_vs_CF2/hist_rel_diff-ref_and_cf2.png

    2/ histogramme résidus  (D_ancien-D_nouveau) / sig_cor

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/REF_vs_CF2/hist_res-ref_and_cf2.png

    Bonus: résidus vs color_index:

    http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/REF_vs_CF2/res_vs_color_index-ref_and_cf2_good.png   

Mes remarques:

- variations de l'ordre de -1 à 1.5 sigma: OK mais est-ce que la vague signifie qq chose ???

        voir: http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/lumclass_samples.pdf

        voir: http://jmmc.fr/~bourgesl/sclsvr_JSDC/JSDC_2023/jmsdc23_group_size.pdf

        Je propose de tenter une sélection d'une seule mesure pour 1 même objet SIMBAD, comme la plus récente, la plus précise ou alors utiliser la médiane et la dispersion des mesures ?

        en effet, il y a 813 mesures multiples et que 343 mesures indépendantes !!

        Ou bien, il faudrait diminuer le poids de ces mesures dans le fit ?