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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

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 (%) **
19604 859 469
19615 031 551 3,54
19625 219 711 3,74
19635 414 934 3,74
19645 617 770 3,75
19655 827 642 3,74
19666 045 690 3,74
19676 271 926 3,74
19686 506 988 3,75
19696 750 209 3,74
19707 002 908 3,74
19717 180 078 2,53
19727 275 366 1,33
19737 371 814 1,33
19747 469 845 1,33
19757 569 347 1,33
19767 670 486 1,34
19777 772 865 1,33
19787 876 931 1,34
19797 982 568 1,34
19808 089 951 1,35
19818 174 416 1,04
19828 211 421 0,45
19838 248 623 0,45
19848 286 077 0,45
19858 323 627 0,45
19868 361 429 0,45
19878 399 435 0,45
19888 437 697 0,46
19898 476 058 0,45
19908 514 678 0,46
19918 568 709 0,63
19928 653 849 0,99
19938 739 721 0,99
19948 826 686 1,00
19958 914 642 1,00
19969 003 724 1,00
19979 093 574 1,00
19989 184 574 1,00
19999 276 614 1,00
20009 369 836 1,00
20019 463 867 1,00
20029 584 432 1,27
20039 719 621 1,41
20049 856 908 1,41
20059 995 752 1,41
200610 136 751 1,41
200710 279 740 1,41
200810 424 950 1,41
200910 571 806 1,41
201010 720 940 1,41
201110 872 181 1,41
201211 025 771 1,41
201311 181 102 1,41
201411 338 624 1,41
201511 498 369 1,41
201611 660 367 1,41
201711 824 650 1,41
201811 991 249 1,41

Faits saillants


Augmentation de 147% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 8 576 618,97. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 147 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (11 991 249) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 859 469). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 13 121 614. 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 = 0.97).

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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