14 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 (%) **
19618 300
19618 300 0,00
196212 800 54,22
196212 800 0,00
196312 800 0,00
196312 800 0,00
196419 100 49,22
196419 100 0,00
196518 400 -3,66
196518 400 0,00
196619 400 5,43
196619 400 0,00
196721 600 11,34
196721 600 0,00
196824 300 12,50
196824 300 0,00
196939 400 62,14
196939 400 0,00
197054 500 38,32
197054 500 0,00
197190 300 65,69
197190 300 0,00
197272 400 -19,82
197272 400 0,00
1973134 900 86,33
1973134 900 0,00
1974127 900 -5,19
1974127 900 0,00
1975140 900 10,16
1975140 900 0,00
1976114 500 -18,74
1976114 500 0,00
1977110 800 -3,23
1977110 800 0,00
1978105 000 -5,23
1978105 000 0,00
1979134 400 28,00
1979134 400 0,00
198091 300 -32,07
198091 300 0,00
1981138 600 51,81
1981138 600 0,00
1982172 700 24,60
1982172 700 0,00
1983138 600 -19,75
1983138 600 0,00
1984126 100 -9,02
1984126 100 0,00
1985157 200 24,66
1985157 200 0,00
1986173 800 10,56
1986173 800 0,00
1987143 700 -17,32
1987143 700 0,00
1988255 800 78,01
1988255 800 0,00
1989255 600 -0,08
1989255 600 0,00
1990232 900 -8,88
1990232 900 0,00
1991227 300 -2,40
1991227 300 0,00
1992192 500 -15,31
1992192 500 0,00
1993192 700 0,10
1993192 700 0,00
1994257 200 33,47
1994257 200 0,00
1995224 900 -12,56
1995224 900 0,00
1996202 500 -9,96
1996202 500 0,00
1997193 500 -4,44
1997193 500 0,00
1998194 700 0,62
1998194 700 0,00
1999198 300 1,85
1999198 300 0,00
2000219 000 10,44
2000219 000 0,00
2001224 300 2,42
2001224 300 0,00
2002194 800 -13,15
2002194 800 0,00
200390 700 -53,44
200390 700 0,00
2004180 900 99,45
2004180 900 0,00
2005198 900 9,95
2005198 900 0,00
2006152 400 -23,38
2006152 400 0,00
2007177 600 16,54
2007177 600 0,00
2008170 699 -3,89
2008170 699 0,00
2009174 035 1,95
2009174 035 0,00
2010143 502 -17,54
2010143 502 0,00
2011151 290 5,43
2011151 290 0,00
2012146 505 -3,16
2012146 505 0,00
2013123 916 -15,42
2013123 916 0,00
2014138 474 11,75
2014138 474 0,00

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 139 233,72. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1568 %. C'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (257 200) et c'est en 1961 qu'on enregistre la valeur la plus basse (8 300). 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 88 112. 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 = 0.69 et coefficient de détermination = 0.47).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Belgique, Allemagne, Luxembourg, Pays-Bas.

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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