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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
19910,00 ?
1992250,00 ?
1993500,00 100,00
19941 104,00 120,80
19952 500,00 126,45
19964 000,00 60,00
199726 000,00 550,00
199875 000,00 188,46
1999149 000,00 98,67
2000279 000,00 87,25
2001520 000,00 86,38
20021 075 000,00 106,73
20031 365 000,00 26,98
20042 781 560,00 103,78
20059 000 000,00 223,56
200619 130 983,00 112,57
200734 370 000,00 79,66
200844 640 000,00 29,88
200951 359 315,00 15,05
201067 923 887,00 32,25
201184 368 700,00 24,21
201297 180 000,00 15,18
2013116 553 076,00 19,94
2014126 866 091,00 8,85
2015131 375 724,00 3,55
2016135 981 846,00 3,51
2017150 945 000,00 11,00

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 23 390 728,83. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (150 945 000) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 225 969 891. 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 = 0.7 et coefficient de détermination = 0.5).

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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