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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 (%) **
199355 000
199455 000 0,00
199555 000 0,00
199655 000 0,00
199746 000 -16,36
199847 100 2,39
1999200 000 324,63
2000200 000 0,00
2001171 900 -14,05
2002172 200 0,17
2003202 000 17,31
2004201 000 -0,50
2005202 000 0,50
2007202 000 0,00
2008202 000 0,00
2009201 750 -0,12
2010201 750 0,00
2011201 750 0,00
2012201 750 0,00
2013201 750 0,00
2014201 750 0,00
2015201 750 0,00
2016201 750 0,00
2017202 000 0,12

Faits saillants


Augmentation de 267% en 24 ans


Pour l'ensemble de la période 1993-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 161 758,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 267 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (202 000) et c'est en 1997 qu'on enregistre la valeur la plus basse (46 000). Nous disposons des résultats pour toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 202 167. 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 = 0.77 et coefficient de détermination = 0.59).

En 1993, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,23 %. En 2017, cette même part est de 0,74 %.

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

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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