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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 (%) **
1990268 403
1991270 136 0,65
1992271 745 0,60
1993271 883 0,05
1994300 302 10,45
1995173 017 -42,39
199620 733 -88,02
199722 028 6,25
199825 093 13,91
199922 109 -11,89
200027 136 22,74
200127 896 2,80
200240 533 45,30
200340 971 1,08
200448 808 19,13
200520 681 -57,63
200613 176 -36,29
200724 483 85,82
200821 093 -13,85
200924 967 18,37
201029 365 17,62
201135 659 21,43
201241 813 17,26
201345 490 8,79
201452 936 16,37
201553 363 0,81
201657 469 7,69
201762 353 8,50
201871 507 14,68

Faits saillants


Diminution de 73% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 82 246,48. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 73 %. C'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (300 302) et c'est en 2006 qu'on enregistre la valeur la plus basse (13 176). 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 101 278. 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 = -0.61 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: 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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