Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

26 mai 2018

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Précisions

Production alimentaire: tomates (tonnes). 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)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
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Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
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Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (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
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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 000
19625 000 25,00
19636 000 20,00
19646 000 0,00
19657 000 16,67
19668 000 14,29
19679 000 12,50
19689 100 1,11
196910 200 12,09
197010 400 1,96
197110 500 0,96
197211 600 10,48
197311 800 1,72
197412 000 1,69
197512 300 2,50
197612 600 2,44
197713 000 3,17
197813 400 3,08
197914 000 4,48
198014 500 3,57
198115 000 3,45
198215 500 3,33
198316 000 3,23
198416 500 3,12
198520 000 21,21
198625 000 25,00
198730 000 20,00
198829 613 -1,29
198938 451 29,85
199040 000 4,03
199135 062 -12,35
199230 000 -14,44
199321 200 -29,33
199421 934 3,46
199524 895 13,50
199625 155 1,04
199723 406 -6,95
199822 069 -5,71
199922 543 2,15
200023 026 2,14
200134 673 50,58
200235 401 2,10
200324 578 -30,57
200425 393 3,32
200526 235 3,32
200627 101 3,30
200727 959 3,17
200828 798 3,00
200930 180 4,80
201031 241 3,52
201132 364 3,59
201233 528 3,60
201334 734 3,60
2014*35 892 3,33
2015*37 059 3,25
2016*38 226 3,15
2017*39 393 3,05
2018*40 560 2,96
2019*41 727 2,88
2020*42 895 2,80
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -2314560.886, coefficient de régression = 1167.057. 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


Augmentation de 768% en 52 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2013, on enregistre une moyenne annuelle de 20 527,15. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 768 %. C'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (40 000) et c'est en 1961 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 000). Nous disposons des résultats pour 53 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 42 895. 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 = 0.86).

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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