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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
19910,00 ?
19920,00 ?
19930,00 ?
199486 805,00 ?
1995274 590,00 216,33
1996522 857,00 90,41
19971 264 763,00 141,89
19981 800 229,00 42,34
19991 966 535,00 9,24
20002 256 801,00 14,76
20013 265 261,00 44,69
20024 596 594,00 40,77
20036 186 206,00 34,58
200410 400 578,00 68,13
200521 849 993,00 110,08
200629 762 715,00 36,21
200733 941 118,00 14,04
200841 364 753,00 21,87
200942 159 613,00 1,92
201044 477 653,00 5,50
201146 200 421,00 3,87
201249 066 359,00 6,20
201350 295 114,00 2,50
201455 330 272,00 10,01
201557 327 470,00 3,61
201658 684 924,00 2,37
201762 222 011,00 6,03

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 13 593 557,28. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (62 222 011) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 83 371 161. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.62).

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

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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