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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)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19905 335
19915 389 1,01
19925 439 0,93
19936 198 13,95
19942 223 -64,13
19952 050 -7,78
19962 212 7,90
19972 260 2,17
19982 347 3,85
19992 378 1,32
20002 722 14,47
20012 884 5,95
20023 182 10,33
20033 193 0,35
20043 345 4,76
20053 458 3,38
20063 492 0,98
200720 783 495,16
20083 852 -81,47
20094 232 9,87
20104 357 2,95
20114 477 2,75
20124 689 4,74
20135 196 10,81
20147 490 44,15
20158 707 16,25
20169 689 11,28
201710 230 5,58
201811 327 10,72

Faits saillants


Augmentation de 112% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 5 280,55. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 112 %. C'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (20 783) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 050). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 19 591. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.45 et coefficient de détermination = 0.2).

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: Chili, Paraguay, Uruguay.

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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