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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 (%) **
199097 915
199153 117 -45,75
199252 604 -0,97
199353 505 1,71
199457 575 7,61
199562 145 7,94
199667 313 8,32
199766 074 -1,84
199869 745 5,56
199964 918 -6,92
200060 246 -7,20
200157 895 -3,90
200259 436 2,66
200356 258 -5,35
200463 476 12,83
200564 964 2,34
200668 948 6,13
200722 164 -67,85
200820 919 -5,62
200922 548 7,79
201021 805 -3,30
201123 434 7,47
201230 083 28,37
201334 503 14,69
201435 582 3,13
201536 917 3,75
201642 188 14,28
201748 415 14,76
201856 933 17,59

Faits saillants


Diminution de 42% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 50 745,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 42 %. C'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (97 915) et c'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus basse (20 919). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 84 744. 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 = -0.62 et coefficient de détermination = 0.38).

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: 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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