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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 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
1991570,00 ?
19922 498,00 338,25
19937 224,00 189,19
199413 774,00 90,67
199530 452,00 121,08
199669 500,00 128,23
1997144 200,00 107,48
1998247 000,00 71,29
1999387 000,00 56,68
2000557 000,00 43,93
2001651 200,00 16,91
2002881 000,00 35,29
20031 050 241,00 19,21
20041 255 731,00 19,57
20051 445 300,00 15,10
20061 658 700,00 14,77
20071 681 849,00 1,40
20081 624 465,00 -3,41
20091 570 538,00 -3,32
20101 652 809,00 5,24
20111 806 075,00 9,27
20121 999 750,00 10,72
20131 927 423,00 -3,62
20141 897 551,00 -1,55
20151 903 545,00 0,32
20161 897 921,00 -0,30
20171 904 425,00 0,34

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 614 516,11. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 999 750) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). 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 1 754 028. 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 = 0.73).

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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