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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 ?
19851 080,00 ?
198623 800,00 2 103,70
198748 747,00 104,82
198898 763,00 102,60
1989163 619,00 65,67
1990272 609,00 66,61
1991532 251,00 95,24
1992971 890,00 82,60
19931 774 378,00 82,57
19942 490 500,00 40,36
19953 725 000,00 49,57
19965 512 000,00 47,97
19978 276 000,00 50,15
199813 913 000,00 68,11
199923 446 000,00 68,52
200048 202 000,00 105,59
200156 126 000,00 16,44
200259 128 000,00 5,35
200364 800 000,00 9,59
200471 322 000,00 10,06
200579 271 000,00 11,15
200685 652 000,00 8,05
200796 232 925,00 12,35
2008105 523 065,00 9,65
2009105 000 000,00 -0,50
201088 400 000,00 -15,81
201190 900 000,00 2,83
201292 400 000,00 1,65
2013100 034 000,00 8,26
201499 530 000,00 -0,50
201596 360 000,00 -3,18
2016103 470 000,00 7,38
2017109 700 000,00 6,02

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 35 071 752,8. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (109 700 000) et c'est en 1984 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 128 340 400. 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 = 0.86 et coefficient de détermination = 0.75).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Belgique, Luxembourg, Pays-Bas, Suisse.

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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