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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 ?
19892 300,00 ?
199012 000,00 421,74
199125 000,00 108,33
199246 590,00 86,36
1993112 000,00 140,39
1994241 163,00 115,32
1995405 395,00 68,10
1996667 020,00 64,54
19972 009 073,00 201,20
19982 670 862,00 32,94
19993 848 869,00 44,11
20006 487 950,00 68,57
20016 741 791,00 3,91
20026 566 740,00 -2,60
20037 842 233,00 19,42
200413 512 383,00 72,30
200522 156 426,00 63,97
200631 510 390,00 42,22
200740 401 771,00 28,22
200846 508 774,00 15,12
200952 482 780,00 12,84
201057 082 298,00 8,76
201160 722 729,00 6,38
201264 327 647,00 5,94
201367 361 515,00 4,72
201461 234 216,00 -9,10
201561 842 011,00 0,99
201663 719 805,00 3,04
201761 897 379,00 -2,86

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 16 139 980,63. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (67 361 515) et c'est en 1988 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 56 656 495. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.63).

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

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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