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Population de réfugiés (pays d'accueil)

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19908 303
19914 003 -51,79
19924 036 0,82
19934 997 23,81
19945 361 7,28
19955 852 9,16
19965 688 -2,80
19975 532 -2,74
19985 939 7,36
19996 714 13,05
20006 987 4,07
20016 806 -2,59
20026 780 -0,38
20035 900 -12,98
20045 686 -3,63
20055 374 -5,49
20065 275 -1,84
20075 147 -2,43
20084 661 -9,44
20093 970 -14,83
20103 820 -3,78
20114 228 10,68
20124 510 6,67
20134 637 2,82
20145 798 25,04
20156 457 11,37
201612 989 101,16
201717 526 34,93
201820 457 16,72

Faits saillants


Augmentation de 146% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 670,1. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 146 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (20 457) et c'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 820). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 44 104. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.44 et coefficient de détermination = 0.19).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

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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