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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
19910,00 ?
19920,00 ?
1993353,00 ?
1994378,00 7,08
1995564,00 49,21
1996561,00 -0,53
1997619,00 10,34
1998620,00 0,16
1999800,00 29,03
200016 320,00 1 940,00
200133 416,00 104,75
200252 000,00 55,61
200364 000,00 23,08
2004100 560,00 57,12
2005153 000,00 52,15
2006200 000,00 30,72
2007270 000,00 35,00
2008480 584,00 77,99
2009920 749,00 91,59
20101 678 029,00 82,25
20111 914 586,00 14,10
20122 247 126,00 17,37
20132 536 831,00 12,89
20143 193 257,00 25,88
20154 997 696,00 56,51
20165 357 816,00 7,21
20175 920 612,00 10,50

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 655 227,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 920 612) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 12 632 670. 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 = 0.63 et coefficient de détermination = 0.39).

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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