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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 (%) **
1960219 427
1961233 134 6,25
1962251 373 7,82
1963271 039 7,82
1964292 274 7,83
1965315 108 7,81
1966339 760 7,82
1967366 341 7,82
1968395 043 7,83
1969425 905 7,81
1970459 225 7,82
1971488 590 6,39
1972514 050 5,21
1973540 761 5,20
1974568 901 5,20
1975598 504 5,20
1976629 692 5,21
1977662 412 5,20
1978696 882 5,20
1979733 145 5,20
1980771 349 5,21
1981811 430 5,20
1982853 654 5,20
1983898 124 5,21
1984964 072 7,34
19851 034 661 7,32
19861 110 527 7,33
19871 191 955 7,33
19881 279 479 7,34
19891 373 162 7,32
19901 473 848 7,33
19911 581 917 7,33
19921 698 075 7,34
19931 822 407 7,32
19941 940 528 6,48
19952 066 306 6,48
19962 200 426 6,49
19972 342 847 6,47
19982 494 701 6,48
19992 656 398 6,48
20002 828 820 6,49
20013 011 913 6,47
20023 207 133 6,48
20033 415 007 6,48
20043 636 670 6,49
20053 872 050 6,47
20064 123 021 6,48
20074 390 259 6,48
20084 675 223 6,49
20094 977 823 6,47
20105 300 466 6,48
20115 644 022 6,48
20126 010 365 6,49
20136 399 381 6,47
20146 789 357 6,09
20157 023 206 3,44
20167 265 449 3,45
20177 515 345 3,44
20187 774 200 3,44

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 329 273,59. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3443 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 774 200) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (219 427). 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 9 650 562. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.92 et coefficient de détermination = 0.84).

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: Lesotho, Afrique du Sud, Namibie, Eswatini.

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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