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Importations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit de la valeur de l'ensemble des produits ou équipements militaires qu'un pays se procure à l'extérieur de ses frontières. Ces acquisitions peuvent s'effectuer sous différentes formes (achat, aide, licences manufacturières, etc.) Cette statistique regroupe des armes conventionnelles majeures telles que les avions, les véhicules blindés, l'artillerie, les systèmes de radar, etc. La somme totale est calculée en dollars américains constants de 1990. Le calcul est fait par le SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute)
Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (% de la main-d'oeuvre totale)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19617 000 000
196261 000 000 771,43
196385 000 000 39,34
1964154 000 000 81,18
1965323 000 000 109,74
1966452 000 000 39,94
1967524 000 000 15,93
196857 000 000 -89,12
196979 000 000 38,60
197014 000 000 -82,28
197114 000 000 0,00
1972180 000 000 1 185,71
1973110 000 000 -38,89
197413 000 000 -88,18
197556 000 000 330,77
1976132 000 000 135,71
19771 077 000 000 715,91
19781 512 000 000 40,39
19791 898 000 000 25,53
19801 358 000 000 -28,45
19811 280 000 000 -5,74
19821 231 000 000 -3,83
1983575 000 000 -53,29
1984533 000 000 -7,30
1985242 000 000 -54,60
1986135 000 000 -44,21
1987370 000 000 174,07
1988320 000 000 -13,51
1989455 000 000 42,19
1990735 000 000 61,54
19911 035 000 000 40,82
199220 000 000 -98,07
199320 000 000 0,00
1994182 000 000 810,00
1995295 000 000 62,09
199683 000 000 -71,86
199737 000 000 -55,42
199898 000 000 164,86
1999370 000 000 277,55
2000408 000 000 10,27
2001542 000 000 32,84
2002249 000 000 -54,06
2003195 000 000 -21,69
2004242 000 000 24,10
2005159 000 000 -34,30
2006340 000 000 113,84
2007509 000 000 49,71
20081 529 000 000 200,39
20091 075 000 000 -29,69
2010834 000 000 -22,42
20111 126 000 000 35,01
2012807 000 000 -28,33
2013302 000 000 -62,58
2014438 000 000 45,03
2015883 000 000 101,60
20162 887 000 000 226,95
2017905 000 000 -68,65
2018*1 906 000 030 110,61
2019*2 154 285 750 13,03
2020*2 402 571 469 11,53
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -4.99134582468876E11, coefficient de régression = 2.48285719771E8. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Très forte augmentation en 56 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 518 456 141,47. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 12829 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 887 000 000) et c'est en 1961 qu'on enregistre la valeur la plus basse (7 000 000). Nous disposons des résultats pour 57 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 2 402 571 469. Cette prévision présente un niveau de fiabilité moyen puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.32).

En 1961, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,05 %. En 2017, cette même part est de 2,91 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Maroc, Mauritanie, Tunisie.

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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