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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 ?
1987700,00 ?
19883 227,00 361,00
19899 805,00 203,84
199018 319,00 86,83
199147 544,00 159,53
1992176 943,00 272,17
1993638 000,00 260,57
19941 568 000,00 145,77
19953 629 000,00 131,44
19966 853 000,00 88,84
199713 233 000,00 93,10
199823 863 000,00 80,33
199943 296 000,00 81,44
200085 260 000,00 96,92
2001144 820 000,00 69,86
2002206 005 000,00 42,25
2003269 953 000,00 31,04
2004334 824 000,00 24,03
2005393 406 000,00 17,50
2006461 058 000,00 17,20
2007547 306 000,00 18,71
2008641 245 000,00 17,16
2009747 214 000,00 16,53
2010859 003 000,00 14,96
2011986 253 000,00 14,81
20121 112 155 000,00 12,77
20131 229 113 000,00 10,52
20141 286 093 000,00 4,64
20151 291 984 200,00 0,46
20161 364 934 000,00 5,65
20171 469 882 500,00 7,69

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 293 996 637,09. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 469 882 500) et c'est en 1986 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 1 952 957 841. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.62).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Corée du Nord, Corée du Sud, Mongolie, Taiwan.

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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