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Population de réfugiés (pays d'accueil)

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 (%) **
1992300 000
1993334 000 11,33
1994304 039 -8,97
1995218 950 -27,99
1996218 950 0,00
1997219 000 0,02
1998310 012 41,56
1999296 216 -4,45
2000280 591 -5,27
2001264 337 -5,79
2002247 550 -6,35
2003239 289 -3,34
2004235 235 -1,69
2005219 550 -6,67
2006113 714 -48,21
20074 566 -95,98
20083 953 -13,43
20093 607 -8,75
20103 296 -8,62
20112 918 -11,47
20122 854 -2,19
201313 732 381,15
201417 640 28,46
201519 319 9,52
201617 886 -7,42
201717 963 0,43
201817 970 0,04

Faits saillants


Diminution de 94% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 145 449,52. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 94 %. C'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (334 000) et c'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 854). Nous disposons des résultats pour 27 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 23 044. 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 = 0.79).

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: Géorgie.

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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