18 novembre 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 (%) **
1961158 630
1961158 630 0,00
1962185 613 17,01
1962185 613 0,00
1963189 415 2,05
1963189 415 0,00
1964170 745 -9,86
1964170 745 0,00
1965174 733 2,34
1965174 733 0,00
1966124 922 -28,51
1966124 922 0,00
1967190 278 52,32
1967190 278 0,00
1968181 159 -4,79
1968181 159 0,00
1969149 000 -17,75
1969149 000 0,00
1970191 600 28,59
1970191 600 0,00
1971212 000 10,65
1971212 000 0,00
1972213 927 0,91
1972213 927 0,00
1973138 800 -35,12
1973138 800 0,00
1974105 800 -23,78
1974105 800 0,00
1975133 300 25,99
1975133 300 0,00
1976131 466 -1,38
1976131 466 0,00
1977144 177 9,67
1977144 177 0,00
1978130 107 -9,76
1978130 107 0,00
1979168 800 29,74
1979168 800 0,00
1980150 903 -10,60
1980150 903 0,00
1981172 800 14,51
1981172 800 0,00
1982212 397 22,91
1982212 397 0,00
1983139 126 -34,50
1983139 126 0,00
1984238 150 71,18
1984238 150 0,00
1985291 430 22,37
1985291 430 0,00
1986277 700 -4,71
1986277 700 0,00
1987206 419 -25,67
1987206 419 0,00
1988208 230 0,88
1988208 230 0,00
1989216 684 4,06
1989216 684 0,00
1990218 730 0,94
1990218 730 0,00
1991193 701 -11,44
1991193 701 0,00
1992268 947 38,85
1992268 947 0,00
1993198 766 -26,09
1993198 766 0,00
1994204 095 2,68
1994204 095 0,00
1995242 370 18,75
1995242 370 0,00
1996325 000 34,09
1996325 000 0,00
1997398 000 22,46
1997398 000 0,00
1998271 000 -31,91
1998271 000 0,00
1999338 000 24,72
1999338 000 0,00
2000406 043 20,13
2000406 043 0,00
2001345 000 -15,03
2001345 000 0,00
2002454 000 31,59
2002454 000 0,00
2003310 000 -31,72
2003310 000 0,00
2004395 000 27,42
2004395 000 0,00
2005419 672 6,25
2005419 672 0,00
2006380 000 -9,45
2006380 000 0,00
2007239 879 -36,87
2007239 879 0,00
2008387 000 61,33
2008387 000 0,00
2009375 670 -2,93
2009375 670 0,00
2010328 000 -12,69
2010328 000 0,00
2011356 943 8,82
2011356 943 0,00
2012450 535 26,22
2012450 535 0,00
2013506 725 12,47
2013506 725 0,00
2014390 000 -23,04
2014390 000 0,00

Faits saillants


Augmentation de 146% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 252 062,72. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 146 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (506 725) et c'est en 1974 qu'on enregistre la valeur la plus basse (105 800). 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 85 877. 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 = 0.83 et coefficient de détermination = 0.69).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Papouasie-Nouvelle-G., Timor oriental.

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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