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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19861 700,00 ?
19874 200,00 147,06
198811 628,00 176,86
198929 783,00 156,13
199054 700,00 83,66
1991108 451,00 98,27
1992180 296,00 66,25
1993257 261,00 42,69
1994411 930,00 60,12
1995944 955,00 129,40
19962 997 645,00 217,23
19974 337 696,00 44,70
19986 437 444,00 48,41
199915 003 708,00 133,07
200024 265 059,00 61,73
200129 655 729,00 22,22
200233 530 997,00 13,07
200337 219 839,00 11,00
200438 622 582,00 3,77
200542 694 115,00 10,54
200645 695 061,00 7,03
200748 422 470,00 5,97
200849 623 339,00 2,48
200951 052 693,00 2,88
201051 389 417,00 0,66
201152 590 507,00 2,34
201250 665 099,00 -3,66
201350 158 689,00 -1,00
201450 806 251,00 1,29
201551 067 770,00 0,51
201651 521 507,00 0,89
201752 506 928,00 1,91

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 19 587 661,7. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (52 590 507) et c'est en 1982 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 43 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 55 188 775. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.86 et coefficient de détermination = 0.74).

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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