23 août 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
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)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
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)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
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
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
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 (%) **
1961360 000
1961360 000 0,00
1962350 000 -2,78
1962350 000 0,00
1963340 000 -2,86
1963340 000 0,00
1964330 000 -2,94
1964330 000 0,00
1965330 000 0,00
1965330 000 0,00
1966320 000 -3,03
1966320 000 0,00
1967310 000 -3,12
1967310 000 0,00
1968355 000 14,52
1968355 000 0,00
1969400 000 12,68
1969400 000 0,00
1970412 000 3,00
1970412 000 0,00
1971445 000 8,01
1971445 000 0,00
1972448 000 0,67
1972448 000 0,00
1973448 000 0,00
1973448 000 0,00
1974500 000 11,61
1974500 000 0,00
1975661 620 32,32
1975661 620 0,00
1976465 469 -29,65
1976465 469 0,00
1977477 338 2,55
1977477 338 0,00
1978400 983 -16,00
1978400 983 0,00
1979407 638 1,66
1979407 638 0,00
1980413 680 1,48
1980413 680 0,00
1981431 495 4,31
1981431 495 0,00
1982503 120 16,60
1982503 120 0,00
1983488 800 -2,85
1983488 800 0,00
1984375 063 -23,27
1984375 063 0,00
1985309 752 -17,41
1985309 752 0,00
1986389 269 25,67
1986389 269 0,00
1987386 887 -0,61
1987386 887 0,00
1988366 735 -5,21
1988366 735 0,00
1989387 321 5,61
1989387 321 0,00
1990369 000 -4,73
1990369 000 0,00
1991495 000 34,15
1991495 000 0,00
1992531 000 7,27
1992531 000 0,00
1993507 000 -4,52
1993507 000 0,00
1994524 000 3,35
1994524 000 0,00
1995618 000 17,94
1995618 000 0,00
1996750 000 21,36
1996750 000 0,00
1997760 000 1,33
1997760 000 0,00
1998793 000 4,34
1998793 000 0,00
1999785 000 -1,01
1999785 000 0,00
2000741 447 -5,55
2000741 447 0,00
2001738 627 -0,38
2001738 627 0,00
2002861 456 16,63
2002861 456 0,00
2003912 280 5,90
2003912 280 0,00
2004966 106 5,90
2004966 106 0,00
20051 050 396 8,72
20051 050 396 0,00
20061 249 489 18,95
20061 249 489 0,00
20071 322 160 5,82
20071 322 160 0,00
20081 394 832 5,50
20081 394 832 0,00
20091 625 213 16,52
20091 625 213 0,00
20101 670 321 2,78
20101 670 321 0,00
20111 572 067 -5,88
20111 572 067 0,00
20121 749 976 11,32
20121 749 976 0,00
20131 647 036 -5,88
20131 647 036 0,00
20141 600 000 -2,86
20141 600 000 0,00

Faits saillants


Augmentation de 344% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 686 047,7. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 344 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 749 976) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (309 752). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 765 815. 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 = 0.84 et coefficient de détermination = 0.7).

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 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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