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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 (%) **
1992102 000
1993115 000 12,75
199465 000 -43,48
1995106 400 63,69
199693 500 -12,12
199789 800 -3,96
199891 000 1,34
1999103 900 14,18
200091 100 -12,32
2001192 900 111,75
2002189 800 -1,61
2003182 900 -3,64
2004182 000 -0,49
2005183 000 0,55
2006183 000 0,00
2007183 000 0,00
2008183 000 0,00
2009182 940 -0,03
2010182 940 0,00
2011158 000 -13,63
2012158 000 0,00
2013158 000 0,00
2014158 000 0,00
2015158 000 0,00
2016155 350 -1,68
2017155 000 -0,23

Faits saillants


Augmentation de 52% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 146 289,62. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 52 %. C'est en 2001 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (192 900) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (65 000). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 150 173. 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 = 0.63 et coefficient de détermination = 0.4).

En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,42 %. En 2017, cette même part est de 0,57 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Russie, Ukraine.

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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