10 décembre 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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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 (%) **
1961430 000
1961430 000 0,00
1962430 000 0,00
1962430 000 0,00
1963400 000 -6,98
1963400 000 0,00
1964450 000 12,50
1964450 000 0,00
1965450 000 0,00
1965450 000 0,00
1966380 000 -15,56
1966380 000 0,00
1967380 000 0,00
1967380 000 0,00
1968407 000 7,11
1968407 000 0,00
1969540 000 32,68
1969540 000 0,00
1970456 000 -15,56
1970456 000 0,00
1971404 355 -11,33
1971404 355 0,00
1972400 000 -1,08
1972400 000 0,00
1973430 000 7,50
1973430 000 0,00
1974400 000 -6,98
1974400 000 0,00
1975450 000 12,50
1975450 000 0,00
1976450 000 0,00
1976450 000 0,00
1977350 000 -22,22
1977350 000 0,00
1978400 000 14,29
1978400 000 0,00
1979300 000 -25,00
1979300 000 0,00
1980360 000 20,00
1980360 000 0,00
1981250 000 -30,56
1981250 000 0,00
1982250 000 0,00
1982250 000 0,00
1983275 000 10,00
1983275 000 0,00
1984260 000 -5,45
1984260 000 0,00
1985250 000 -3,85
1985250 000 0,00
1986280 000 12,00
1986280 000 0,00
1987300 000 7,14
1987300 000 0,00
1988270 000 -10,00
1988270 000 0,00
1989204 000 -24,44
1989204 000 0,00
1990180 000 -11,76
1990180 000 0,00
1991299 000 66,11
1991299 000 0,00
1992320 000 7,02
1992320 000 0,00
1993275 000 -14,06
1993275 000 0,00
1994201 000 -26,91
1994201 000 0,00
1995211 000 4,98
1995211 000 0,00
1996398 158 88,70
1996398 158 0,00
1997369 505 -7,20
1997369 505 0,00
1998504 662 36,58
1998504 662 0,00
1999428 045 -15,18
1999428 045 0,00
2000394 607 -7,81
2000394 607 0,00
2001428 769 8,66
2001428 769 0,00
2002546 860 27,54
2002546 860 0,00
2003618 684 13,13
2003618 684 0,00
2004577 000 -6,74
2004577 000 0,00
2005734 372 27,27
2005734 372 0,00
2006526 084 -28,36
2006526 084 0,00
2007615 894 17,07
2007615 894 0,00
2008702 387 14,04
2008702 387 0,00
2009970 231 38,13
2009970 231 0,00
20101 072 737 10,57
20101 072 737 0,00
20111 262 222 17,66
20111 262 222 0,00
2012454 343 -64,00
2012454 343 0,00
20131 548 750 240,88
20131 548 750 0,00
20141 686 869 8,92
20141 686 869 0,00

Faits saillants


Augmentation de 292% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 480 232,11. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 292 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 686 869) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (180 000). 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 8 625 143. 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 = 0.52 et coefficient de détermination = 0.27).

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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