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Précisions


Transport ferroviaire -passagers transportés (en million de passagers par km)
Source plus spécifique: World Bank, Transportation, Water, and Urban Development Department, Transport Division.
Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1996642
1997550 -14,33
1998534 -2,93
1999637 19,35
2000736 15,51
2001870 18,21
2002769 -11,61
2003829 7,80
2004820 -1,09
2005*886 8,06
2006*917 3,52
2007*948 3,40
2008*980 3,29
2009*1 011 3,19
2010*1 042 3,09
2011*1 073 2,99
2012*1 104 2,91
2013*1 136 2,82
2014*1 167 2,75
2015*1 198 2,67
2016*1 229 2,61
2017*1 260 2,54
2018*1 292 2,48
2019*1 323 2,42
2020*1 354 2,36
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -61672.794, coefficient de régression = 31.201. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Augmentation de 28% en 8 ans


Pour l'ensemble de la période 1996-2004, on enregistre une moyenne annuelle de 709,68. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 28 %. C'est en 2001 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (870) et c'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus basse (533,9). Nous disposons des résultats pour 9 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 1 354. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure très linéaire (coefficient de corrélation = 0.83).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Brésil, Paraguay, Uruguay.

Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives. Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).

Statistiques avec R

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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