18 octobre 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
Production alimentaire: chou-fleurs et brocolis (tonnes)
Production alimentaire: choux et autres crucifères (tonnes)
Production alimentaire: cultures oléagineuses (primaires) (tonnes)
Production alimentaire: dattes (tonnes)
Production alimentaire: dindes (1000 têtes)
Production alimentaire: fèves de cacao (tonnes)
Production alimentaire: fibre de coton (tonnes)
Production alimentaire: fromage (tonnes)
Production alimentaire: lait (tonnes)
Production alimentaire: légumes (primaires)
Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de blé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de bois en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de cacao en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de café en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de caoutchouc en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de coton en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de feuilles de tabac en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de fèves de soya en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de jute-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de laine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de peaux en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de poivre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de riz en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sisal-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sucre brut en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de thé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
Production minérale: zinc en milliers de tonnes
Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19611 617 130
19611 617 130 0,00
19622 003 690 23,90
19622 003 690 0,00
19631 867 000 -6,82
19631 867 000 0,00
19641 934 212 3,60
19641 934 212 0,00
19652 141 000 10,69
19652 141 000 0,00
19662 376 000 10,98
19662 376 000 0,00
19672 167 000 -8,80
19672 167 000 0,00
19682 300 000 6,14
19682 300 000 0,00
19692 368 000 2,96
19692 368 000 0,00
19702 397 000 1,22
19702 397 000 0,00
19712 344 000 -2,21
19712 344 000 0,00
19722 421 000 3,28
19722 421 000 0,00
19732 508 031 3,59
19732 508 031 0,00
19742 641 307 5,31
19742 641 307 0,00
19752 780 519 5,27
19752 780 519 0,00
19763 047 000 9,58
19763 047 000 0,00
19772 724 844 -10,57
19772 724 844 0,00
19783 117 045 14,39
19783 117 045 0,00
19792 938 208 -5,74
19792 938 208 0,00
19803 231 075 9,97
19803 231 075 0,00
19813 307 640 2,37
19813 307 640 0,00
19823 347 293 1,20
19823 347 293 0,00
19833 509 000 4,83
19833 509 000 0,00
19843 698 000 5,39
19843 698 000 0,00
19853 686 000 -0,32
19853 686 000 0,00
19863 608 000 -2,12
19863 608 000 0,00
19873 619 000 0,30
19873 619 000 0,00
19884 088 000 12,96
19884 088 000 0,00
19894 529 470 10,80
19894 529 470 0,00
19904 798 635 5,94
19904 798 635 0,00
19915 121 709 6,73
19915 121 709 0,00
19925 069 000 -1,03
19925 069 000 0,00
19935 039 080 -0,59
19935 039 080 0,00
19945 112 000 1,45
19945 112 000 0,00
19954 535 175 -11,28
19954 535 175 0,00
19965 165 338 13,90
19965 165 338 0,00
19975 806 070 12,40
19975 806 070 0,00
19986 336 802 9,14
19986 336 802 0,00
19996 143 360 -3,05
19996 143 360 0,00
20006 474 450 5,39
20006 474 450 0,00
20016 093 578 -5,88
20016 093 578 0,00
20026 430 962 5,54
20026 430 962 0,00
20036 530 427 1,55
20036 530 427 0,00
20046 236 140 -4,51
20046 236 140 0,00
20057 085 190 13,61
20057 085 190 0,00
20066 374 300 -10,03
20066 374 300 0,00
20076 243 220 -2,06
20076 243 220 0,00
20087 401 412 18,55
20087 401 412 0,00
20097 686 091 3,85
20097 686 091 0,00
20107 041 099 -8,39
20107 041 099 0,00
20116 876 473 -2,34
20116 876 473 0,00
20128 093 646 17,70
20128 093 646 0,00
20137 956 593 -1,69
20137 956 593 0,00
20145 800 000 -27,10
20145 800 000 0,00

Faits saillants


Augmentation de 259% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 4 403 096,56. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 259 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (8 093 646) et c'est en 1961 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 617 130). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -6 478 463. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.94).

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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