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Précisions


Chemins de fers (total) (km)
Il s'agit de la longueur en kilomètres des voies ferroviaires disponibles pour le service par train, sans égard pour le nombre de voies parallèles.

Source: Banque mondiale

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Transport ferroviaire - marchandises transportées (en millions de tonnes par km)
Transport ferroviaire -passagers transportés (en million de passagers par km)
Utilisateurs d'Internet (par 100 habitants)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199613 837
199713 853 0,12
199813 862 0,06
199913 875 0,09
200013 868 -0,05
200113 868 0,00
200213 856 -0,09
200314 387 3,83
200414 395 0,06
200514 272 -0,85
200614 472 1,40
200715 012 3,73
200815 041 0,20
200915 044 0,02
201015 590 3,63
201115 681 0,58
201215 438 -1,55
201315 582 0,93
201415 506 -0,49
201515 711 1,32
201615 650 -0,39
201715 557 -0,59

Faits saillants


Augmentation de 12% en 21 ans


Pour l'ensemble de la période 1996-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 14 743,46. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 12 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (15 711) et c'est en 1996 qu'on enregistre la valeur la plus basse (13 837). Nous disposons des résultats pour 22 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 15 875. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.91).

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

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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