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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 (%) **
19901 179
19911 054 -10,60
1992497 -52,85
1993514 3,42
1994503 -2,14
1995266 -47,12
1996214 -19,55
1997281 31,31
19982 137 660,50
19991 296 -39,35
20003 551 174,00
20013 581 0,84
20022 805 -21,67
20032 838 1,18
20042 839 0,04
20053 109 9,51
20063 160 1,64
20072 465 -21,99
20083 019 22,47
20093 022 0,10
20102 986 -1,19
20113 312 10,92
20122 785 -15,91
20132 773 -0,43
20142 645 -4,62
20152 130 -19,47
20162 093 -1,74
20172 106 0,62
20182 047 -2,80

Faits saillants


Augmentation de 74% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 110,59. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 74 %. C'est en 2001 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 581) et c'est en 1996 qu'on enregistre la valeur la plus basse (214). 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 865. 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 = 0.6 et coefficient de détermination = 0.36).

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: Lesotho, Afrique du Sud, Namibie, Eswatini.

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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