20 octobre 2019 Recherche  
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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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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
198591 300
1989103 000 12,81
1990103 000 0,00
1991107 000 3,88
1992107 000 0,00
1993107 000 0,00
1994113 000 5,61
1995170 500 50,88
1996167 200 -1,94
1997170 700 2,09
1998170 700 0,00
1999192 200 12,60
2000137 000 -28,72
2001200 200 46,13
2002200 200 0,00
2003188 700 -5,74
2004251 000 33,02
2005252 000 0,40
2006214 000 -15,08
2007221 000 3,27
2008221 000 0,00
2009220 953 -0,02
2010220 953 0,00
2011220 950 -0,00
2012220 950 0,00
2013220 950 0,00
2014220 950 0,00
2015220 950 0,00
2016220 950 0,00
2017221 000 0,02

Faits saillants


Augmentation de 142% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 182 543,53. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 142 %. C'est en 2005 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (252 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (91 300). 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 221 033. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,41 %. En 2017, cette même part est de 0,81 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Sri Lanka, Inde, Népal.

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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