7 décembre 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
annotation [en construction]

Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
Production alimentaire: chou-fleurs et brocolis (tonnes)
Production alimentaire: choux et autres crucifères (tonnes)
Production alimentaire: cultures oléagineuses (primaires) (tonnes)
Production alimentaire: dattes (tonnes)
Production alimentaire: dindes (1000 têtes)
Production alimentaire: fèves de cacao (tonnes)
Production alimentaire: fibre de coton (tonnes)
Production alimentaire: fromage (tonnes)
Production alimentaire: lait (tonnes)
Production alimentaire: légumes (primaires)
Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de blé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de bois en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de cacao en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de café en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de caoutchouc en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de coton en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de feuilles de tabac en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de fèves de soya en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de jute-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de laine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de peaux en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de poivre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de riz en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sisal-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sucre brut en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de thé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
Production minérale: zinc en milliers de tonnes
Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1961700 000
1961700 000 0,00
1962700 000 0,00
1962700 000 0,00
1963713 000 1,86
1963713 000 0,00
1964720 000 0,98
1964720 000 0,00
1965720 000 0,00
1965720 000 0,00
1966720 000 0,00
1966720 000 0,00
1967768 000 6,67
1967768 000 0,00
1968773 000 0,65
1968773 000 0,00
1969785 000 1,55
1969785 000 0,00
1970667 000 -15,03
1970667 000 0,00
1971670 000 0,45
1971670 000 0,00
1972720 000 7,46
1972720 000 0,00
1973760 000 5,56
1973760 000 0,00
1974770 000 1,32
1974770 000 0,00
1975780 000 1,30
1975780 000 0,00
1976800 000 2,56
1976800 000 0,00
1977760 000 -5,00
1977760 000 0,00
1978780 000 2,63
1978780 000 0,00
1979760 000 -2,56
1979760 000 0,00
1980752 000 -1,05
1980752 000 0,00
1981701 000 -6,78
1981701 000 0,00
1982663 000 -5,42
1982663 000 0,00
1983639 000 -3,62
1983639 000 0,00
1984608 000 -4,85
1984608 000 0,00
1985577 000 -5,10
1985577 000 0,00
1986567 000 -1,73
1986567 000 0,00
1987514 000 -9,35
1987514 000 0,00
1988494 000 -3,89
1988494 000 0,00
1989458 000 -7,29
1989458 000 0,00
1990480 000 4,80
1990480 000 0,00
1991420 000 -12,50
1991420 000 0,00
1992300 000 -28,57
1992300 000 0,00
1993470 000 56,67
1993470 000 0,00
1994500 000 6,38
1994500 000 0,00
1995530 000 6,00
1995530 000 0,00
1996360 000 -32,08
1996360 000 0,00
1997300 000 -16,67
1997300 000 0,00
1998330 000 10,00
1998330 000 0,00
1999240 000 -27,27
1999240 000 0,00
2000115 000 -52,08
2000115 000 0,00
2001160 000 39,13
2001160 000 0,00
2002298 000 86,25
2002298 000 0,00
2003210 000 -29,53
2003210 000 0,00
2004400 000 90,48
2004400 000 0,00
2005315 000 -21,25
2005315 000 0,00
2006359 000 13,97
2006359 000 0,00
2007360 000 0,28
2007360 000 0,00
2008360 000 0,00
2008360 000 0,00
2009300 000 -16,67
2009300 000 0,00
2010301 000 0,33
2010301 000 0,00
2011300 120 -0,29
2011300 120 0,00
2012310 000 3,29
2012310 000 0,00
2013312 000 0,65
2013312 000 0,00
2014316 000 1,28
2014316 000 0,00

Faits saillants


Diminution de 55% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 525 650,37. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 55 %. C'est en 1976 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (800 000) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (115 000). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 348 667. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = -0.89 et coefficient de détermination = 0.78).

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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