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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19855 200
198911 000 111,54
199012 000 9,09
199112 000 0,00
199213 000 8,33
199313 000 0,00
199417 000 30,77
199514 600 -14,12
199622 000 50,68
199722 000 0,00
199843 500 97,73
199945 500 4,60
200045 500 0,00
200151 000 12,09
200251 000 0,00
200356 000 9,80
200481 000 44,64
200582 000 1,23
200751 000 -37,80
200851 000 0,00
200951 050 0,10
201051 050 0,00
201151 050 0,00
201251 000 -0,10
201351 050 0,10
201451 050 0,00
201541 000 -19,69
201651 050 24,51
201731 000 -39,28

Faits saillants


Augmentation de 496% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 38 917,24. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 496 %. C'est en 2005 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (82 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 200). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 13 010. 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 = 0.69 et coefficient de détermination = 0.47).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. En 2017, cette même part est de 0,11 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Rwanda, Tanzanie, Ouganda.

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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