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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19601 302 750
19651 775 000 36,25
19702 845 000 60,28
19754 698 000 65,13
19765 118 000 8,94
19775 679 000 10,96
19786 185 000 8,91
19796 698 000 8,29
19807 228 800 7,92
19817 654 200 5,88
19828 017 690 4,75
19838 453 700 5,44
19848 881 727 5,06
19859 340 458 5,16
19869 785 300 4,76
198710 236 408 4,61
198810 971 635 7,18
198911 797 159 7,52
199012 602 600 6,83
199113 264 360 5,25
199213 792 156 3,98
199314 253 470 3,34
199414 685 406 3,03
199515 095 377 2,79
199615 412 785 2,10
199715 854 448 2,87
199816 288 605 2,74
199916 480 426 1,18
200017 104 000 3,78
200117 531 000 2,50
200217 640 745 0,63
200317 759 164 0,67
200417 934 477 0,99
200519 460 832 8,51
200619 865 037 2,08
200720 192 505 1,65
200820 576 070 1,90
200920 244 312 -1,61
201020 181 424 -0,31
201119 889 038 -1,45
201219 574 626 -1,58
201319 384 245 -0,97
201419 236 519 -0,76
201519 373 709 0,71
201619 610 912 1,22
201719 689 751 0,40

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 13 470 561,35. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1411 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (20 576 070) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 302 750). 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 19 896 140. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.95).

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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