11 novembre 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
Production alimentaire: chou-fleurs et brocolis (tonnes)
Production alimentaire: choux et autres crucifères (tonnes)
Production alimentaire: cultures oléagineuses (primaires) (tonnes)
Production alimentaire: dattes (tonnes)
Production alimentaire: dindes (1000 têtes)
Production alimentaire: fèves de cacao (tonnes)
Production alimentaire: fibre de coton (tonnes)
Production alimentaire: fromage (tonnes)
Production alimentaire: lait (tonnes)
Production alimentaire: légumes (primaires)
Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de blé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de bois en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de cacao en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de café en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de caoutchouc en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de coton en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de feuilles de tabac en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de fèves de soya en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de jute-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de laine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de peaux en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de poivre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de riz en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sisal-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sucre brut en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de thé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
Production minérale: zinc en milliers de tonnes
Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196174 985
196174 985 0,00
196278 306 4,43
196278 306 0,00
1963108 788 38,93
1963108 788 0,00
1964127 000 16,74
1964127 000 0,00
1965108 707 -14,40
1965108 707 0,00
1966110 000 1,19
1966110 000 0,00
1967124 000 12,73
1967124 000 0,00
1968137 000 10,48
1968137 000 0,00
196959 530 -56,55
196959 530 0,00
197055 348 -7,03
197055 348 0,00
197166 394 19,96
197166 394 0,00
197258 676 -11,62
197258 676 0,00
197358 330 -0,59
197358 330 0,00
197473 136 25,38
197473 136 0,00
197584 490 15,52
197584 490 0,00
197660 041 -28,94
197660 041 0,00
197773 748 22,83
197773 748 0,00
1978107 713 46,06
1978107 713 0,00
197999 487 -7,64
197999 487 0,00
1980104 510 5,05
1980104 510 0,00
1981118 563 13,45
1981118 563 0,00
1982111 294 -6,13
1982111 294 0,00
198370 743 -36,44
198370 743 0,00
198477 399 9,41
198477 399 0,00
1985141 782 83,18
1985141 782 0,00
1986154 960 9,29
1986154 960 0,00
1987130 502 -15,78
1987130 502 0,00
1988226 715 73,73
1988226 715 0,00
1989256 913 13,32
1989256 913 0,00
1990257 900 0,38
1990257 900 0,00
1991315 100 22,18
1991315 100 0,00
1992342 700 8,76
1992342 700 0,00
1993270 723 -21,00
1993270 723 0,00
1994350 315 29,40
1994350 315 0,00
1995212 493 -39,34
1995212 493 0,00
1996293 707 38,22
1996293 707 0,00
1997366 467 24,77
1997366 467 0,00
1998377 758 3,08
1998377 758 0,00
1999468 948 24,14
1999468 948 0,00
2000423 494 -9,69
2000423 494 0,00
2001606 291 43,16
2001606 291 0,00
2002653 081 7,72
2002653 081 0,00
2003665 508 1,90
2003665 508 0,00
2004481 474 -27,65
2004481 474 0,00
2005799 052 65,96
2005799 052 0,00
2006866 664 8,46
2006866 664 0,00
2007553 874 -36,09
2007553 874 0,00
20081 013 634 83,01
20081 013 634 0,00
2009894 558 -11,75
2009894 558 0,00
20101 133 452 26,71
20101 133 452 0,00
20111 076 753 -5,00
20111 076 753 0,00
20121 556 316 44,54
20121 556 316 0,00
20131 585 418 1,87
20131 585 418 0,00
20141 433 085 -9,61
20141 433 085 0,00

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 371 441,2. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1811 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 585 418) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (55 348). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 785 554. 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 = 0.83 et coefficient de détermination = 0.69).

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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