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Précisions


Importations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit de la valeur de l'ensemble des produits ou équipements militaires qu'un pays se procure à l'extérieur de ses frontières. Ces acquisitions peuvent s'effectuer sous différentes formes (achat, aide, licences manufacturières, etc.) Cette statistique regroupe des armes conventionnelles majeures telles que les avions, les véhicules blindés, l'artillerie, les systèmes de radar, etc. La somme totale est calculée en dollars américains constants de 1990. Le calcul est fait par le SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute)
Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (% de la main-d'oeuvre totale)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19610
19632 000 000 ?
19640 -100,00
19652 000 000 ?
19662 000 000 0,00
19673 000 000 50,00
19683 000 000 0,00
19718 000 000 166,67
19721 000 000 -87,50
197312 000 000 1 100,00
197629 000 000 141,67
197773 000 000 151,72
19791 000 000 -98,63
198128 000 000 2 700,00
1982114 000 000 307,14
19835 000 000 -95,61
1984126 000 000 2 420,00
198517 000 000 -86,51
198611 000 000 -35,29
19875 000 000 -54,55
19881 000 000 -80,00
19893 000 000 200,00
19908 000 000 166,67
19923 000 000 -62,50
19964 000 000 33,33
19976 000 000 50,00
19989 000 000 50,00
19994 000 000 -55,56
20017 000 000 75,00
20026 000 000 -14,29
20055 000 000 -16,67
20062 000 000 -60,00
20081 000 000 -50,00
201010 000 000 900,00
20129 000 000 -10,00
2013139 000 000 1 444,44
2014122 000 000 -12,23
20157 000 000 -94,26
201620 000 000 185,71
20178 000 000 -60,00
2018*3 133 333 -60,83
2019*-10 495 238 -434,95
2020*-24 123 810 129,85
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 2.750559047619E10, coefficient de régression = -1.3628571429E7. 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 56 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 20 400 000. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (139 000 000) et c'est en 1964 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). 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 -24 123 809,52. Cette prévision présente un niveau de fiabilité faible puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure assez peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.18).

En 1961, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2017, cette même part est de 0,03 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Congo (rep. dem.), Centrafricaine (rep), Guinée Équatoriale, Gabon.

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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