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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 (%) **
198529 600
198931 000 4,73
199031 000 0,00
199130 000 -3,23
199228 000 -6,67
199327 000 -3,57
199428 000 3,70
199533 100 18,21
199632 900 -0,60
199732 900 0,00
199832 100 -2,43
199927 000 -15,89
200021 800 -19,26
200121 400 -1,83
200222 700 6,07
200322 800 0,44
200421 000 -7,89
200521 000 0,00
200630 000 42,86
200730 000 0,00
200830 000 0,00
200918 707 -37,64
201018 628 -0,42
201116 450 -11,69
201217 200 4,56
201317 200 0,00
201417 200 0,00
201516 600 -3,49
201616 100 -3,01
201715 000 -6,83

Faits saillants


Diminution de 49% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 24 546,17. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 49 %. C'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (33 100) et c'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus basse (15 000). 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 12 080. 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 = 0.63).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,13 %. En 2017, cette même part est de 0,05 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Finlande, Islande, Norvège, Suède, Royaume-Uni.

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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