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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
19910,00 ?
19920,00 ?
19930,00 ?
19940,00 ?
19950,00 ?
19960,00 ?
19970,00 ?
19980,00 ?
19990,00 ?
20000,00 ?
20010,00 ?
200225 000,00 ?
2003200 000,00 700,00
2004600 000,00 200,00
20051 200 000,00 100,00
20062 520 366,00 110,03
20074 668 096,00 85,22
20087 898 909,00 69,21
200910 500 000,00 32,93
201010 215 840,00 -2,71
201113 797 879,00 35,06
201215 340 115,00 11,18
201316 807 156,00 9,56
201418 407 168,00 9,52
201519 709 038,00 7,07
201621 602 982,00 9,61
201723 929 713,00 10,77

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 3 639 614,37. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (23 929 713) et c'est en 2001 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 36 890 562. 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 = 0.71 et coefficient de détermination = 0.5).

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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