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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 (%) **
198542 500
198946 000 8,24
199053 000 15,22
199153 000 0,00
199257 000 7,55
199357 000 0,00
199457 000 0,00
199557 400 0,70
199657 400 0,00
199757 370 -0,05
199857 370 0,00
199957 370 0,00
200057 800 0,75
200159 800 3,46
200259 800 0,00
200359 800 0,00
200446 270 -22,63
200547 270 2,16
200657 400 21,43
200758 400 1,74
200858 400 0,00
200958 983 1,00
201058 983 0,00
201158 983 0,00
201258 500 -0,82
201358 983 0,83
201440 750 -30,91
201540 750 0,00
201640 750 0,00
201741 000 0,61

Faits saillants


Diminution de 4% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 53 834,4. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4 %. C'est en 2003 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (59 800) et c'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus basse (40 750). 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 4 129. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = -0.18 et coefficient de détermination = 0.03).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,19 %. En 2017, cette même part est de 0,15 %.

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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