Population de réfugiés (pays d'accueil)
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) |
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Années | Valeurs | Variations (%) ** |
1990 | 200 |
|
1991 | 341 |
70,50 |
1992 | 491 |
43,99 |
1993 | 669 |
36,25 |
1994 | 734 |
9,72 |
1995 | 681 |
-7,22 |
1996 | 698 |
2,50 |
1997 | 333 |
-52,29 |
1998 | 349 |
4,80 |
1999 | 350 |
0,29 |
2000 | 351 |
0,29 |
2001 | 347 |
-1,14 |
2002 | 350 |
0,86 |
2003 | 527 |
50,57 |
2004 | 524 |
-0,57 |
2005 | 535 |
2,10 |
2006 | 567 |
5,98 |
2007 | 632 |
11,46 |
2008 | 664 |
5,06 |
2009 | 679 |
2,26 |
2010 | 695 |
2,36 |
2011 | 716 |
3,02 |
2012 | 733 |
2,37 |
2013 | 748 |
2,05 |
2014 | 763 |
2,01 |
2015 | 775 |
1,57 |
2016 | 761 |
-1,81 |
2017* | 786 |
3,28 |
2018* | 796 |
1,33 |
2019* | 807 |
1,31 |
2020* | 817 |
1,30 |
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -20306.124, coefficient de régression = 10.457. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée. **La variation est entre deux valeurs consécutives. |
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Augmentation de 280% en 26 ans Pour l'ensemble de la période 1990-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 563,44. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 280 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (775) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (200). Nous disposons des résultats pour 27 années.
Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 817. Cette prévision présente un niveau de fiabilité élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.62).
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:
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).
Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.
Accès au code R des statistiques ici utilisées
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