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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 (%) **
1985170 000
1989126 000 -25,88
1990126 000 0,00
1991126 000 0,00
1992126 000 0,00
1993126 000 0,00
1994126 000 0,00
1995162 900 29,29
1996164 900 1,23
1997270 200 63,86
1998268 200 -0,74
1999303 200 13,05
2000305 200 0,66
2001305 200 0,00
2002317 900 4,16
2003308 700 -2,89
2004318 000 3,01
2005319 000 0,31
2006334 000 4,70
2007334 000 0,00
2008334 000 0,00
2009334 200 0,06
2010317 200 -5,09
2011317 200 0,00
2012317 200 0,00
2013317 200 0,00
2014317 200 0,00
2015317 200 0,00
2016317 200 0,00
2017317 000 -0,06

Faits saillants


Augmentation de 86% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 261 433,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 86 %. C'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (334 200) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (126 000). 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 316 867. 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 = 0.83 et coefficient de détermination = 0.69).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,77 %. En 2017, cette même part est de 1,16 %.

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 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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