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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 ?
19903 166,00 ?
19915 605,00 77,04
19927 190,00 28,28
199310 364,00 44,14
199420 990,00 102,53
199555 979,00 166,69
199682 547,00 47,46
1997141 592,00 71,53
1998209 384,00 47,88
1999424 434,00 102,71
2000705 431,00 66,21
20011 270 082,00 80,04
20021 700 609,00 33,90
20032 091 914,00 23,01
20042 534 063,00 21,14
20053 623 289,00 42,98
20064 605 659,00 27,11
20075 512 859,00 19,70
20087 210 483,00 30,79
20098 629 815,00 19,68
20108 892 783,00 3,05
20118 770 780,00 -1,37
20128 934 196,00 1,86
20139 200 410,00 2,98
20148 303 536,00 -9,75
20158 797 247,00 5,95
20168 708 131,00 -1,01
20178 769 127,00 0,70

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 2 540 038,72. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (9 200 410) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 43 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 8 242 900. 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 = 0.8 et coefficient de détermination = 0.64).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Haïti, Jamaïque, Trinité-et-Tobago.

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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