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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 (%) **
1960519 177
1961533 949 2,85
1962549 163 2,85
1963564 810 2,85
1964580 926 2,85
1965597 455 2,85
1966614 478 2,85
1967631 986 2,85
1968662 915 4,89
1969695 267 4,88
1970729 246 4,89
1971764 885 4,89
1972802 318 4,89
1973841 473 4,88
1974882 597 4,89
1975925 730 4,89
1976971 036 4,89
19771 018 424 4,88
19781 068 196 4,89
19791 120 400 4,89
19801 175 232 4,89
19811 232 586 4,88
19821 292 824 4,89
19831 356 006 4,89
19841 420 498 4,76
19851 476 357 3,93
19861 534 495 3,94
19871 594 922 3,94
19881 657 818 3,94
19891 723 009 3,93
19901 790 860 3,94
19911 861 383 3,94
19921 934 786 3,94
19932 010 869 3,93
19942 090 056 3,94
19952 144 292 2,59
19962 188 930 2,08
19972 234 371 2,08
19982 280 820 2,08
19992 328 234 2,08
20002 376 701 2,08
20012 426 040 2,08
20022 476 473 2,08
20032 527 954 2,08
20042 580 579 2,08
20052 634 150 2,08
20062 688 909 2,08
20072 750 472 2,29
20082 870 660 4,37
20092 995 747 4,36
20103 126 469 4,36
20113 262 895 4,36
20123 405 475 4,37
20133 553 866 4,36
20143 708 942 4,36
20153 870 785 4,36
20164 039 927 4,37
20174 215 965 4,36
20184 399 674 4,36

Faits saillants


Augmentation de 747% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 869 736,64. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 747 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 399 674) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (519 177). 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 5 571 514. 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 = 0.96).

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: Érythrée, Somalie.

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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