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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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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19854 000
19898 000 100,00
199010 000 25,00
199110 000 0,00
19929 000 -10,00
19939 000 0,00
19949 000 0,00
199510 300 14,44
199610 300 0,00
199710 000 -2,91
199810 250 2,50
199910 300 0,49
200011 300 9,71
200114 200 25,66
200214 400 1,41
200315 000 4,17
200410 250 -31,67
200511 250 9,76
200711 250 0,00
200811 250 0,00
200911 450 1,78
201011 450 0,00
201111 450 0,00
201211 450 0,00
201311 450 0,00
201411 450 0,00
201511 450 0,00
201611 450 0,00
201711 000 -3,93

Faits saillants


Augmentation de 175% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 10 746,55. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 175 %. C'est en 2003 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (15 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 000). 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 10 700. 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 = 0.58 et coefficient de détermination = 0.33).

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 0,04 %.

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

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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