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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 (%) **
19602 297 743
19612 310 533 0,56
19622 323 051 0,54
19632 335 268 0,53
19642 347 567 0,53
19652 359 897 0,53
19662 372 310 0,53
19672 384 787 0,53
19682 397 349 0,53
19692 409 941 0,53
19702 422 618 0,53
19712 434 401 0,49
19722 445 287 0,45
19732 456 194 0,45
19742 467 168 0,45
19752 478 195 0,45
19762 489 291 0,45
19772 500 408 0,45
19782 511 596 0,45
19792 522 836 0,45
19802 534 145 0,45
19812 543 849 0,38
19822 550 353 0,26
19832 556 873 0,26
19842 563 419 0,26
19852 569 965 0,26
19862 576 536 0,26
19872 583 125 0,26
19882 589 740 0,26
19892 596 354 0,26
19902 602 994 0,26
19912 609 652 0,26
19922 616 336 0,26
19932 623 020 0,26
19942 629 730 0,26
19952 637 295 0,29
19962 655 185 0,68
19972 673 151 0,68
19982 691 269 0,68
19992 709 515 0,68
20002 727 915 0,68
20012 746 394 0,68
20022 765 028 0,68
20032 783 795 0,68
20042 802 721 0,68
20052 821 727 0,68
20062 840 893 0,68
20072 860 196 0,68
20082 879 661 0,68
20092 899 211 0,68
20102 918 925 0,68
20112 938 780 0,68
20122 958 802 0,68
20132 978 910 0,68
20142 999 189 0,68
20153 019 611 0,68
20163 040 206 0,68
20173 060 889 0,68
20183 081 719 0,68

Faits saillants


Augmentation de 34% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 635 652,85. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 34 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 081 719) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 297 743). 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 3 225 445. 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 = 0.97).

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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