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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19872 627,00 ?
19883 021,00 15,00
19893 619,00 19,79
19904 000,00 10,53
19914 500,00 12,50
19924 913,00 9,18
19936 877,00 39,98
19947 371,00 7,18
19957 368,00 -0,04
19967 369,00 0,01
199765 378,00 787,20
199890 786,00 38,86
1999480 974,00 429,79
20001 359 900,00 182,74
20012 793 800,00 105,44
20024 494 700,00 60,88
20035 797 530,00 28,99
20047 643 060,00 31,83
200513 629 602,00 78,33
200618 001 106,00 32,07
200730 093 673,00 67,18
200841 286 662,00 37,19
200955 352 233,00 34,07
201070 661 005,00 27,66
201183 425 145,00 18,06
201296 798 801,00 16,03
201399 704 976,00 3,00
201495 316 034,00 -4,40
201594 016 152,00 -1,36
201697 791 441,00 4,02
2017102 958 194,00 5,28

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 20 039 408,98. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (102 958 194) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 104 891 207. 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 = 0.73 et coefficient de détermination = 0.54).

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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