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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
1991295,00 ?
19921 551,00 425,76
19932 659,00 71,44
19944 056,00 52,54
19957 229,00 78,23
199633 400,00 362,03
1997118 433,00 254,59
1998239 272,00 102,03
1999420 344,00 75,68
2000582 620,00 38,61
2001779 917,00 33,86
20021 023 333,00 31,21
20031 278 844,00 24,97
20041 800 789,00 40,81
20052 421 402,00 34,46
20062 876 143,00 18,78
20073 254 410,00 13,15
20085 038 600,00 54,82
20096 464 390,00 28,30
20107 179 293,00 11,06
20118 353 273,00 16,35
20129 493 207,00 13,65
201310 425 704,00 9,82
201410 450 341,00 0,24
201510 162 829,00 -2,75
201610 106 216,00 -0,56
201710 963 224,00 8,48

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 2 249 603,78. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10 963 224) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 12 098 153. 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 = 0.77 et coefficient de détermination = 0.59).

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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