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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 (%) **
19601 005 297
19611 029 427 2,40
19621 054 171 2,40
19631 079 510 2,40
19641 105 494 2,41
19651 132 029 2,40
19661 159 239 2,40
19671 187 103 2,40
19681 215 677 2,41
19691 244 857 2,40
19701 274 298 2,37
19711 303 852 2,32
19721 334 134 2,32
19731 365 033 2,32
19741 396 692 2,32
19751 429 085 2,32
19761 462 275 2,32
19771 496 142 2,32
19781 530 841 2,32
19791 557 576 1,75
19801 574 287 1,07
19811 591 131 1,07
19821 608 178 1,07
19831 625 408 1,07
19841 642 846 1,07
19851 660 424 1,07
19861 678 213 1,07
19871 696 194 1,07
19881 714 392 1,07
19891 727 104 0,74
19901 733 452 0,37
19911 739 823 0,37
19921 746 226 0,37
19931 752 636 0,37
19941 759 077 0,37
19951 765 543 0,37
19961 772 041 0,37
19971 778 545 0,37
19981 785 082 0,37
19991 793 936 0,50
20001 805 977 0,67
20011 818 065 0,67
20021 830 251 0,67
20031 842 519 0,67
20041 854 885 0,67
20051 867 301 0,67
20061 884 268 0,91
20071 905 967 1,15
20081 945 022 2,05
20092 002 541 2,96
20102 061 843 2,96
20112 104 671 2,08
20122 129 670 1,19
20132 154 896 1,18
20142 180 456 1,19
20152 206 320 1,19
20162 232 526 1,19
20172 258 971 1,18
20182 285 729 1,18

Faits saillants


Augmentation de 127% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 658 968,61. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 127 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 285 729) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 005 297). 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 2 468 422. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.96).

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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