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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 (%) **
1960537 759
1961558 120 3,79
1962579 282 3,79
1963601 247 3,79
1964624 076 3,80
1965647 706 3,79
1966672 265 3,79
1967697 755 3,79
1968724 248 3,80
1969751 671 3,79
1970778 158 3,52
1971803 112 3,21
1972828 904 3,21
1973855 448 3,20
1974882 882 3,21
1975911 195 3,21
1976940 457 3,21
1977970 575 3,20
19781 001 700 3,21
19791 026 030 2,43
19801 041 587 1,52
19811 057 335 1,51
19821 073 344 1,51
19831 089 596 1,51
19841 106 116 1,52
19851 122 840 1,51
19861 139 841 1,51
19871 157 099 1,51
19881 174 643 1,52
19891 181 040 0,54
19901 174 524 -0,55
19911 168 044 -0,55
19921 161 591 -0,55
19931 155 191 -0,55
19941 148 818 -0,55
19951 142 480 -0,55
19961 136 168 -0,55
19971 129 908 -0,55
19981 123 674 -0,55
19991 117 475 -0,55
20001 111 301 -0,55
20011 105 179 -0,55
20021 100 296 -0,44
20031 095 897 -0,40
20041 091 510 -0,40
20051 087 153 -0,40
20061 082 807 -0,40
20071 078 479 -0,40
20081 074 162 -0,40
20091 069 873 -0,40
20101 065 597 -0,40
20111 061 337 -0,40
20121 062 281 0,09
20131 065 265 0,28
20141 068 261 0,28
20151 071 265 0,28
20161 074 282 0,28
20171 077 299 0,28
20181 080 324 0,28

Faits saillants


Augmentation de 101% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 991 804,61. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 101 %. C'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 181 040) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (537 759). 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 1 101 398. 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 = 0.76 et coefficient de détermination = 0.57).

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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