9 décembre 2019 Recherche  
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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 (%) **
1985445 000
1989450 000 1,12
1990434 000 -3,56
1991434 000 0,00
1992424 000 -2,30
1993424 000 0,00
1994430 000 1,42
1995610 000 41,86
1996672 000 10,16
1997680 000 1,19
1998680 000 0,00
1999680 000 0,00
2000678 500 -0,22
2001768 000 13,19
2002773 000 0,65
2003780 000 0,91
2004798 000 2,31
2005799 000 0,13
2006866 000 8,39
2007866 000 0,00
2008866 000 0,00
2009865 500 -0,06
2010835 500 -3,47
2011835 500 0,00
2012835 500 0,00
2013835 500 0,00
2014835 500 0,00
2015835 500 0,00
2016835 500 0,00
2017836 000 0,06

Faits saillants


Augmentation de 88% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 703 583,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 88 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (866 000) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (424 000). 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 836 333. 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 = 0.9 et coefficient de détermination = 0.8).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 2,00 %. En 2017, cette même part est de 3,05 %.

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

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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