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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 (%) **
199034 938
199134 508 -1,23
199262 355 80,70
199357 687 -7,49
199440 703 -29,44
199534 385 -15,52
199689 116 159,17
199784 394 -5,30
199880 300 -4,85
199982 081 2,22
200015 492 -81,13
200114 390 -7,11
200214 130 -1,81
200316 109 14,01
200417 795 10,47
200521 230 19,30
200625 486 20,05
200730 773 20,74
200837 557 22,05
200938 906 3,59
201042 630 9,57
201147 073 10,42
201251 730 9,89
201355 598 7,48
201460 747 9,26
201572 216 18,88
201693 250 29,13
2017115 197 23,54
2018128 769 11,78

Faits saillants


Augmentation de 269% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 51 708,45. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 269 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (128 769) et c'est en 2002 qu'on enregistre la valeur la plus basse (14 130). 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 236 980. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.33 et coefficient de détermination = 0.11).

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: Allemagne, Luxembourg, Pays-Bas, Suisse.

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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