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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 (%) **
199260 000
199470 000 16,67
199592 000 31,43
1996227 000 146,74
199786 000 -62,11
199886 000 0,00
199986 000 0,00
200076 000 -11,63
200124 000 -68,42
200219 800 -17,50
200318 800 -5,05
200424 000 27,66
200512 000 -50,00
20069 000 -25,00
20079 000 0,00
20089 000 0,00
200910 577 17,52
201010 577 0,00
201110 550 -0,26
201210 500 -0,47
201310 500 0,00
201410 500 0,00
201510 500 0,00
201610 500 0,00
201711 000 4,76

Faits saillants


Diminution de 82% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 40 152,16. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 82 %. C'est en 1996 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (227 000) et c'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus basse (9 000). Nous disposons des résultats pour toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 11 333. 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 = -0.68 et coefficient de détermination = 0.47).

En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,24 %. 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: Bulgarie, Croatie, Macédoine, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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