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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
198023 482,00 ?
198128 278,00 20,42
198233 880,00 19,81
198342 226,00 24,63
198452 010,00 23,17
198567 639,00 30,05
198685 300,00 26,11
1987105 860,00 24,10
1988138 160,00 30,51
1989190 031,00 37,54
1990257 872,00 35,70
1991319 137,00 23,76
1992386 021,00 20,96
1993489 174,00 26,72
1994675 565,00 38,10
19951 039 126,00 53,82
19961 502 003,00 44,54
19972 162 574,00 43,98
19982 845 985,00 31,60
19993 273 433,00 15,02
20003 728 625,00 13,91
20014 175 587,00 11,99
20024 516 772,00 8,17
20034 747 126,00 5,10
20044 988 000,00 5,07
20055 270 000,00 5,65
20065 670 000,00 7,59
20076 080 000,00 7,23
20086 830 000,00 12,34
20097 700 000,00 12,74
20108 390 000,00 8,96
20118 940 000,00 6,56
20129 320 000,00 4,25
20137 411 200,00 -20,48
20147 602 600,00 2,58
20157 396 200,00 -2,71
20167 366 100,00 -0,41
20177 307 800,00 -0,79

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 2 851 255,78. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (9 320 000) et c'est en 1979 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 4 613 173. 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 = 0.89 et coefficient de détermination = 0.79).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Irlande, Islande, Norvège, Suède, Royaume-Uni.

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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