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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19923 000
19935 000 66,67
19944 000 -20,00
19955 500 37,50
19965 500 0,00
19976 300 14,55
19987 140 13,33
19997 600 6,44
20007 600 0,00
20017 300 -3,95
20028 100 10,96
20038 100 0,00
20046 000 -25,93
20058 000 33,33
20067 000 -12,50
20077 000 0,00
20087 000 0,00
20095 450 -22,14
20105 750 5,50
20115 750 0,00
20125 750 0,00
20135 750 0,00
20145 750 0,00
20156 400 11,30
20166 400 0,00
20176 000 -6,25

Faits saillants


Augmentation de 100% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 6 274,62. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 100 %. C'est en 2003 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (8 100) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 000). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 7 163. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.2 et coefficient de détermination = 0.04).

En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2017, cette même part est de 0,02 %.

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

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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