Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1987	61,40
1990	62,50	1,79
1992	60,10	-3,84
1994	61,50	2,33
1996	60,10	-2,28
1998	60,70	1,00
2000	58,00	-4,45
2003	56,80	-2,07
2006	54,00	-4,93
2009	54,80	1,48
2011	53,80	-1,82
2013	53,70	-0,19
2015	53,60	-0,19
2017	52,90	-1,31

Faits saillants

Diminution de 14% en 30 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1987-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 57,42. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 14 %. C'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (62,5) et c'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus basse (52,9). Nous disposons des r�sultats pour 14 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 52,27. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� tr�s �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure lin�aire (coefficient de corr�lation = -0.96 et coefficient de d�termination = 0.92).

Consulter cette page pour acc�der � un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'ann�e.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Br�sil, Paraguay, Uruguay.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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