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Population de réfugiés (pays d'accueil)

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 (%) **
1990145
199140 260 27 665,52
1992245 154 508,93
1993198 954 -18,85
1994116 228 -41,58
199551 118 -56,02
199630 692 -39,96
199721 603 -29,61
199822 277 3,12
199922 210 -0,30
200021 627 -2,62
200122 173 2,52
200222 025 -0,67
200319 792 -10,14
200420 449 3,32
200521 098 3,17
200626 311 24,71
200727 573 4,80
200828 389 2,96
2009228 586 705,19
2010229 253 0,29
2011229 669 0,18
2012230 697 0,45
2013231 145 0,19
2014232 472 0,57
2015231 958 -0,22
2016276 207 19,08
2017932 209 237,50
2018906 645 -2,74

Faits saillants


Très forte augmentation en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 161 617,9. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 625172 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (932 209) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (145). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 966 986. 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 = 0.6 et coefficient de détermination = 0.36).

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: 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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