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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 ?
19894 886,00 ?
199013 921,00 184,92
199136 136,00 159,58
199264 438,00 78,32
199385 186,00 32,20
1994115 691,00 35,81
1995197 314,00 70,55
1996319 474,00 61,91
1997409 740,00 28,25
1998964 248,00 135,33
19992 260 687,00 134,45
20003 401 525,00 50,46
20015 100 783,00 49,96
20026 244 310,00 22,42
20037 268 281,00 16,40
20049 261 385,00 27,42
200510 569 572,00 14,13
200612 450 801,00 17,80
200713 955 202,00 12,08
200814 796 593,00 6,03
200916 450 223,00 11,18
201019 852 242,00 20,68
201122 315 248,00 12,41
201223 940 973,00 7,29
201323 661 339,00 -1,17
201423 680 718,00 0,08
201523 206 353,00 -2,00
201623 302 603,00 0,41
201723 013 147,00 -1,24

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 6 237 891,74. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (23 940 973) et c'est en 1988 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 21 610 614. 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 = 0.82 et coefficient de détermination = 0.68).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Brésil, 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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