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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 (%) **
1985478 000
1989503 000 5,23
1990545 000 8,35
1991457 000 -16,15
1992442 000 -3,28
1993398 000 -9,95
1994362 000 -9,05
1995365 000 0,83
1996383 500 5,07
1997347 100 -9,49
1998333 500 -3,92
1999331 000 -0,75
2000221 100 -33,20
2001308 400 39,48
2002296 000 -4,02
2003284 500 -3,89
2004284 000 -0,18
2005285 000 0,35
2006246 000 -13,68
2007244 000 -0,81
2008244 000 0,00
2009251 465 3,06
2010251 465 0,00
2011196 000 -22,06
2012186 450 -4,87
2013181 550 -2,63
2014178 600 -1,62
2015177 300 -0,73
2016179 100 1,02
2017180 000 0,50

Faits saillants


Diminution de 62% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 304 667,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 62 %. C'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (545 000) et c'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus basse (177 300). 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 168 230. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = -0.95 et coefficient de détermination = 0.89).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 2,15 %. En 2017, cette même part est de 0,66 %.

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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