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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 ?
19923 008,00 ?
19934 533,00 50,70
19946 985,00 54,09
199518 750,00 168,43
199646 531,00 148,17
199764 387,00 38,37
1998108 770,00 68,93
1999138 178,00 27,04
2000211 614,00 53,15
2001326 944,00 54,50
2002502 478,00 53,69
2003778 299,00 54,89
2004923 084,00 18,60
20051 101 305,00 19,31
20061 443 717,00 31,09
20071 508 219,00 4,47
20081 886 570,00 25,09
20091 950 318,00 3,38
20103 128 372,00 60,40
20114 153 067,00 32,75
20125 378 082,00 29,50
20137 111 981,00 32,24
20147 020 412,00 -1,29
20157 535 599,00 7,34
20168 330 664,00 10,55
20178 840 342,00 6,12

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 359 178,46. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (8 840 342) et c'est en 1991 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 13 814 274. 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 = 0.71 et coefficient de détermination = 0.5).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Guatemala, Honduras, Nicaragua, Panama.

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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