Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1960	0,00
1965	0,00	?
1970	0,00	?
1975	0,00	?
1976	0,00	?
1977	0,00	?
1978	0,00	?
1979	0,00	?
1980	0,00	?
1981	0,00	?
1982	0,00	?
1983	0,00	?
1984	0,00	?
1985	0,00	?
1986	0,00	?
1987	0,00	?
1988	0,00	?
1989	0,00	?
1990	0,00	?
1991	0,00	?
1992	0,00	?
1993	0,00	?
1994	0,00	?
1995	0,00	?
1996	0,00	?
1997	0,00	?
1998	0,00	?
1999	0,00	?
2000	0,00	?
2001	0,00	?
2002	0,00	?
2003	0,00	?
2004	20�000,00	?
2005	40�438,00	102,19
2006	61�996,00	53,31
2007	84�348,00	36,05
2008	108�631,00	28,79
2009	141�130,00	29,92
2010	185�275,00	31,28
2011	241�939,00	30,58
2012	305�283,00	26,18
2013	354�844,00	16,23
2014	417�400,00	17,63
2015	475�000,00	13,80
2016	506�000,00	6,53
2017	695�000,00	37,35

Faits saillants

Tr�s forte augmentation en 57 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 79�071,39. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (695�000) et c'est en 2003 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des r�sultats pour 46 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1�196�817. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure plut�t lin�aire, malgr� des variations notables (coefficient de corr�lation = 0.67 et coefficient de d�termination = 0.44).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: �thiopie, Somalie.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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