13 novembre 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
Production alimentaire: chou-fleurs et brocolis (tonnes)
Production alimentaire: choux et autres crucifères (tonnes)
Production alimentaire: cultures oléagineuses (primaires) (tonnes)
Production alimentaire: dattes (tonnes)
Production alimentaire: dindes (1000 têtes)
Production alimentaire: fèves de cacao (tonnes)
Production alimentaire: fibre de coton (tonnes)
Production alimentaire: fromage (tonnes)
Production alimentaire: lait (tonnes)
Production alimentaire: légumes (primaires)
Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de blé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de bois en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de cacao en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de café en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de caoutchouc en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de coton en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de feuilles de tabac en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de fèves de soya en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de jute-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de laine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de peaux en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de poivre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de riz en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sisal-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sucre brut en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de thé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
Production minérale: zinc en milliers de tonnes
Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1961258 800
1961258 800 0,00
1962264 800 2,32
1962264 800 0,00
1963270 500 2,15
1963270 500 0,00
1964200 000 -26,06
1964200 000 0,00
1965277 100 38,55
1965277 100 0,00
1966268 600 -3,07
1966268 600 0,00
1967277 700 3,39
1967277 700 0,00
1968287 500 3,53
1968287 500 0,00
1969290 300 0,97
1969290 300 0,00
1970285 700 -1,58
1970285 700 0,00
1971296 600 3,82
1971296 600 0,00
1972268 500 -9,47
1972268 500 0,00
1973275 825 2,73
1973275 825 0,00
1974276 660 0,30
1974276 660 0,00
1975305 000 10,24
1975305 000 0,00
1976338 170 10,88
1976338 170 0,00
1977304 715 -9,89
1977304 715 0,00
1978337 370 10,72
1978337 370 0,00
1979378 045 12,06
1979378 045 0,00
1980383 365 1,41
1980383 365 0,00
1981503 710 31,39
1981503 710 0,00
1982449 605 -10,74
1982449 605 0,00
1983337 190 -25,00
1983337 190 0,00
1984496 612 47,28
1984496 612 0,00
1985553 938 11,54
1985553 938 0,00
1986457 300 -17,45
1986457 300 0,00
1987480 694 5,12
1987480 694 0,00
1988445 570 -7,31
1988445 570 0,00
1989400 444 -10,13
1989400 444 0,00
1990390 952 -2,37
1990390 952 0,00
1991429 713 9,91
1991429 713 0,00
1992503 481 17,17
1992503 481 0,00
1993537 025 6,66
1993537 025 0,00
1994493 533 -8,10
1994493 533 0,00
1995515 439 4,44
1995515 439 0,00
1996498 414 -3,30
1996498 414 0,00
1997355 718 -28,63
1997355 718 0,00
1998479 601 34,83
1998479 601 0,00
1999488 606 1,88
1999488 606 0,00
2000653 271 33,70
2000653 271 0,00
2001677 829 3,76
2001677 829 0,00
2002672 772 -0,75
2002672 772 0,00
2003691 643 2,80
2003691 643 0,00
2004538 091 -22,20
2004538 091 0,00
2005738 352 37,22
2005738 352 0,00
2006894 436 21,14
2006894 436 0,00
2007770 365 -13,87
2007770 365 0,00
20081 001 803 30,04
20081 001 803 0,00
20091 174 447 17,23
20091 174 447 0,00
20101 018 988 -13,24
20101 018 988 0,00
2011918 091 -9,90
2011918 091 0,00
20121 043 059 13,61
20121 043 059 0,00
20131 024 099 -1,82
20131 024 099 0,00
20141 083 996 5,85
20141 083 996 0,00

Faits saillants


Augmentation de 319% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 510 445,13. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 319 %. C'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 174 447) et c'est en 1964 qu'on enregistre la valeur la plus basse (200 000). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 296 007. 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 = 0.89 et coefficient de détermination = 0.79).

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

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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