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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960285 352
1961300 359 5,26
1962316 177 5,27
1963332 829 5,27
1964350 382 5,27
1965368 809 5,26
1966388 232 5,27
1967408 087 5,11
1968428 363 4,97
1969449 585 4,95
1970471 891 4,96
1971495 303 4,96
1972528 508 6,70
1973573 161 8,45
1974621 656 8,46
1975674 254 8,46
1976731 385 8,47
1977793 178 8,45
1978860 289 8,46
1979932 388 8,38
1980977 824 4,87
19811 025 339 4,86
19821 075 233 4,87
19831 127 555 4,87
19841 182 500 4,87
19851 239 961 4,86
19861 300 299 4,87
19871 358 525 4,48
19881 419 444 4,48
19891 482 916 4,47
19901 549 320 4,48
19911 618 697 4,48
19921 691 283 4,48
19931 766 910 4,47
19941 846 031 4,48
19951 928 694 4,48
19962 015 181 4,48
19972 105 292 4,47
19982 199 565 4,48
19992 298 059 4,48
20002 401 109 4,48
20012 508 477 4,47
20022 620 804 4,48
20032 738 161 4,48
20042 834 061 3,50
20052 905 178 2,51
20062 978 181 2,51
20073 053 018 2,51
20083 129 844 2,52
20093 208 383 2,51
20103 289 005 2,51
20113 371 653 2,51
20123 456 496 2,52
20133 543 232 2,51
20143 632 269 2,51
20153 723 543 2,51
20163 817 241 2,52
20173 913 297 2,52
20184 011 770 2,52

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 739 907,42. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1306 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 011 770) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (285 352). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 4 663 701. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.97).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

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

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 et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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