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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

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 (%) **
1960550 710
1961580 833 5,47
1962612 649 5,48
1963646 207 5,48
1964681 653 5,49
1965718 938 5,47
1966758 319 5,48
1967799 856 5,48
1968843 731 5,49
1969889 881 5,47
1970931 566 4,68
1971966 515 3,75
19721 002 827 3,76
19731 040 396 3,75
19741 079 428 3,75
19751 119 925 3,75
19761 161 999 3,76
19771 205 532 3,75
19781 250 760 3,75
19791 289 550 3,10
19801 319 711 2,34
19811 350 492 2,33
19821 382 034 2,34
19831 414 313 2,34
19841 447 393 2,34
19851 481 151 2,33
19861 515 745 2,34
19871 551 147 2,34
19881 587 427 2,34
19891 610 396 1,45
19901 617 544 0,44
19911 624 724 0,44
19921 631 945 0,44
19931 639 179 0,44
19941 646 455 0,44
19951 653 763 0,44
19961 661 114 0,44
19971 668 477 0,44
19981 675 883 0,44
19991 685 887 0,60
20001 700 376 0,86
20011 714 949 0,86
20021 729 668 0,86
20031 744 512 0,86
20041 759 505 0,86
20051 774 585 0,86
20061 789 815 0,86
20071 804 472 0,82
20081 818 556 0,78
20091 832 710 0,78
20101 849 991 0,94
20111 868 657 1,01
20121 887 537 1,01
20131 906 555 1,01
20141 925 792 1,01
20151 945 223 1,01
20161 964 877 1,01
20171 984 675 1,01
20182 004 672 1,01

Faits saillants


Augmentation de 264% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 428 867,49. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 264 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 004 672) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (550 710). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 141 740. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.94).

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: 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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