Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

19 août 2018

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Précisions

Production alimentaire: canne à sucre (tonnes). annotation [en construction]

Source. FAO-ONU

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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)
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Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
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Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
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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
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
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Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
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Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1975114 613
1976257 246 124,45
1977366 645 42,53
1978362 891 -1,02
1979687 101 89,34
19801 317 770 91,79
19811 652 256 25,38
19821 784 890 8,03
19831 820 360 1,99
19841 261 251 -30,71
19851 138 761 -9,71
19861 285 405 12,88
19871 346 398 4,75
19881 372 988 1,97
19891 335 183 -2,75
19901 362 312 2,03
19911 400 833 2,83
19921 361 030 -2,84
19931 274 173 -6,38
19941 200 345 -5,79
19951 172 179 -2,35
19961 236 024 5,45
19971 270 165 2,76
19981 081 134 -14,88
19991 453 899 34,48
20001 672 050 15,00
20011 652 806 -1,15
20021 544 172 -6,57
20031 264 390 -18,12
20041 456 321 15,18
20051 456 280 -0,00
20061 448 010 -0,57
20071 636 330 13,01
20081 660 080 1,45
20091 578 640 -4,91
20101 800 467 14,05
20111 940 493 7,78
20121 866 748 -3,80
20131 968 917 5,47
20141 980 250 0,58
2015*2 099 885 6,04
2016*2 169 589 3,32
2017*2 239 294 3,21
2018*2 308 998 3,11
2019*2 378 702 3,02
2020*2 448 407 2,93
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.38354538905E8, coefficient de régression = 69704.429. 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 39 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 1 346 045,15. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1628 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 980 250) et c'est en 1975 qu'on enregistre la valeur la plus basse (114 613). Nous disposons des résultats pour 40 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 2 448 407. Cette prévision présente un niveau de fiabilité élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.7).

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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