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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960980 173
19611 057 218 7,86
19621 140 878 7,91
19631 231 632 7,95
19641 330 259 8,01
19651 437 032 8,03
19661 553 130 8,08
19671 679 252 8,12
19681 797 963 7,07
19691 913 129 6,41
19702 035 920 6,42
19712 145 518 5,38
19722 261 726 5,42
19732 384 449 5,43
19742 514 604 5,46
19752 652 483 5,48
19762 798 769 5,52
19772 953 356 5,52
19783 117 405 5,55
19793 291 295 5,58
19803 475 897 5,61
19813 671 087 5,62
19823 878 348 5,65
19834 098 161 5,67
19844 331 648 5,70
19854 551 376 5,07
19864 782 742 5,08
19875 026 043 5,09
19885 282 263 5,10
19895 550 972 5,09
19905 833 949 5,10
19916 131 556 5,10
19926 445 006 5,11
19936 773 777 5,10
19947 120 042 5,11
19957 484 258 5,12
19967 867 904 5,13
19978 270 349 5,12
19988 662 697 4,74
19999 037 995 4,33
20009 430 126 4,34
20019 838 148 4,33
200210 264 449 4,33
200310 709 253 4,33
200411 174 014 4,34
200511 658 976 4,34
200612 165 016 4,34
200712 693 056 4,34
200813 244 051 4,34
200913 819 001 4,34
201014 418 947 4,34
201115 044 981 4,34
201215 698 235 4,34
201316 379 898 4,34
201417 091 207 4,34
201517 833 452 4,34
201618 607 980 4,34
201719 416 198 4,34
201820 259 574 4,34

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 7 259 302,1. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1967 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (20 259 574) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (980 173). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 25 633 428. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Cameroun, 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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