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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960775 586
1961816 500 5,28
1962859 670 5,29
1963900 741 4,78
1964940 731 4,44
1965982 382 4,43
19661 025 942 4,43
19671 071 437 4,43
19681 119 019 4,44
19691 168 580 4,43
19701 220 411 4,44
19711 274 546 4,44
19721 331 167 4,44
19731 390 140 4,43
19741 451 946 4,45
19751 518 502 4,58
19761 588 209 4,59
19771 660 913 4,58
19781 737 055 4,58
19791 816 691 4,58
19801 900 096 4,59
19811 987 090 4,58
19822 078 196 4,58
19832 154 654 3,68
19842 220 498 3,06
19852 288 164 3,05
19862 357 989 3,05
19872 429 946 3,05
19882 504 202 3,06
19892 580 514 3,05
19902 659 260 3,05
19912 732 722 2,76
19922 803 016 2,57
19932 874 941 2,57
19942 948 841 2,57
19953 024 665 2,57
19963 102 576 2,58
19973 182 297 2,57
19983 264 210 2,57
19993 348 260 2,57
20003 434 623 2,58
20013 522 998 2,57
20023 593 811 2,01
20033 652 366 1,63
20043 711 957 1,63
20053 772 356 1,63
20063 833 824 1,63
20073 896 294 1,63
20083 959 873 1,63
20094 024 311 1,63
20104 089 890 1,63
20114 161 111 1,74
20124 236 960 1,82
20134 313 983 1,82
20144 392 522 1,82
20154 472 499 1,82
20164 554 050 1,82
20174 636 865 1,82
20184 721 193 1,82

Faits saillants


Augmentation de 509% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 611 420,19. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 509 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 721 193) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (775 586). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 5 288 928. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 1 et coefficient de détermination = 1).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

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

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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