Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

20 août 2018

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Précisions

Production alimentaire: poulets (1000 têtes). annotation [en construction]

Source. FAO-ONU

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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)
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Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
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Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
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Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
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Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
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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
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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 (%) **
19614 190
19624 380 4,53
19634 570 4,34
19644 760 4,16
19654 950 3,99
19665 140 3,84
19675 200 1,17
19685 250 0,96
19695 290 0,76
19705 600 5,86
19715 900 5,36
19726 300 6,78
19736 700 6,35
19747 500 11,94
19759 100 21,33
197611 100 21,98
197712 000 8,11
197813 000 8,33
197916 000 23,08
198017 000 6,25
198119 000 11,76
198218 000 -5,26
198317 300 -3,89
198419 000 9,83
198518 000 -5,26
198623 110 28,39
198722 261 -3,67
198822 790 2,38
198923 740 4,17
199024 100 1,52
199124 698 2,48
199225 311 2,48
199325 940 2,49
199426 585 2,49
199527 246 2,49
199627 923 2,48
199728 618 2,49
199830 603 6,94
199929 176 -4,66
200029 175 -0,00
200130 841 5,71
200230 360 -1,56
200330 560 0,66
200429 817 -2,43
200532 241 8,13
200631 231 -3,13
200734 760 11,30
200840 674 17,01
200941 533 2,11
201045 052 8,47
201143 133 -4,26
201253 791 24,71
201358 380 8,53
201462 000 6,20
2015*65 946 6,36
2016*70 317 6,63
2017*74 687 6,21
2018*79 058 5,85
2019*83 429 5,53
2020*87 800 5,24
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -8741158.562, coefficient de régression = 4370.771. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 22 238,5. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1380 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (62 000) et c'est en 1961 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 190). Nous disposons des résultats pour 54 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 87 800. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure très linéaire (coefficient de corrélation = 0.96).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Ghana, Nigeria, Togo.

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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