6 décembre 2019 Recherche  
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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19857 700
19893 000 -61,04
19901 000 -66,67
19911 000 0,00
19921 000 0,00
19931 000 0,00
19941 000 0,00
19951 150 15,00
19961 150 0,00
19971 150 0,00
19981 150 0,00
19991 200 4,35
20001 200 0,00
20011 300 8,33
20021 300 0,00
20031 300 0,00
20041 000 -23,08
20051 000 0,00
20071 000 0,00
20081 000 0,00
20091 200 20,00
20101 200 0,00
20111 200 0,00
20121 200 0,00
20131 200 0,00
20141 200 0,00
20151 200 0,00
20161 200 0,00
20171 000 -16,67

Faits saillants


Diminution de 87% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 420,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 87 %. C'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 700) et c'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 000). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 867. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.41 et coefficient de détermination = 0.16).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. En 2017, cette même part est de 0,00 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Guinée, Liberia, Guinée-Bissau, Sénégal, Sierra Leone.

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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