22 novembre 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du gaz (% du PIB)
Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
Production alimentaire: chou-fleurs et brocolis (tonnes)
Production alimentaire: choux et autres crucifères (tonnes)
Production alimentaire: cultures oléagineuses (primaires) (tonnes)
Production alimentaire: dattes (tonnes)
Production alimentaire: dindes (1000 têtes)
Production alimentaire: fèves de cacao (tonnes)
Production alimentaire: fibre de coton (tonnes)
Production alimentaire: fromage (tonnes)
Production alimentaire: lait (tonnes)
Production alimentaire: légumes (primaires)
Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de blé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de bois en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de cacao en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de café en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de caoutchouc en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de coton en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de feuilles de tabac en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de fèves de soya en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de jute-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de laine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de peaux en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de poivre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de riz en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sisal-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sucre brut en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de thé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
Production minérale: zinc en milliers de tonnes
Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19612 480 000
19612 480 000 0,00
19621 866 560 -24,74
19621 866 560 0,00
19633 877 070 107,71
19633 877 070 0,00
19642 108 800 -45,61
19642 108 800 0,00
19653 467 800 64,44
19653 467 800 0,00
19664 340 200 25,16
19664 340 200 0,00
19674 152 190 -4,33
19674 152 190 0,00
19685 389 580 29,80
19685 389 580 0,00
19695 730 000 6,32
19695 730 000 0,00
19707 491 000 30,73
19707 491 000 0,00
19718 962 000 19,64
19718 962 000 0,00
19728 257 000 -7,87
19728 257 000 0,00
197310 698 000 29,56
197310 698 000 0,00
19748 698 000 -18,70
19748 698 000 0,00
19758 209 000 -5,62
19758 209 000 0,00
19765 625 000 -31,48
19765 625 000 0,00
19778 506 780 51,23
19778 506 780 0,00
19789 531 000 12,04
19789 531 000 0,00
197910 413 000 9,25
197910 413 000 0,00
19809 323 400 -10,46
19809 323 400 0,00
19819 145 800 -1,90
19819 145 800 0,00
198210 400 200 13,72
198210 400 200 0,00
198310 525 000 1,20
198310 525 000 0,00
198410 493 000 -0,30
198410 493 000 0,00
198512 409 000 18,26
198512 409 000 0,00
198611 641 000 -6,19
198611 641 000 0,00
198712 470 000 7,12
198712 470 000 0,00
198814 698 600 17,87
198814 698 600 0,00
198913 347 900 -9,19
198913 347 900 0,00
19909 400 500 -29,57
19909 400 500 0,00
199112 873 200 36,94
199112 873 200 0,00
199214 900 000 15,74
199214 900 000 0,00
199314 867 000 -0,22
199314 867 000 0,00
199412 958 000 -12,84
199412 958 000 0,00
199512 739 600 -1,69
199512 739 600 0,00
199614 529 700 14,05
199614 529 700 0,00
199716 832 000 15,85
199716 832 000 0,00
199815 206 000 -9,66
199815 206 000 0,00
199915 356 715 0,99
199915 356 715 0,00
200016 018 353 4,31
200016 018 353 0,00
200116 408 234 2,43
200116 408 234 0,00
200216 440 000 0,19
200216 440 000 0,00
200311 990 852 -27,06
200311 990 852 0,00
200416 372 027 36,54
200416 372 027 0,00
200513 687 659 -16,40
200513 687 659 0,00
200612 775 200 -6,67
200612 775 200 0,00
200714 357 300 12,38
200714 357 300 0,00
200815 818 500 10,18
200815 818 500 0,00
200915 288 217 -3,35
200915 288 217 0,00
201013 974 600 -8,59
201013 974 600 0,00
201115 913 300 13,87
201115 913 300 0,00
201215 614 100 -1,88
201215 614 100 0,00
201315 031 000 -3,73
201315 031 000 0,00
20141 854 180 -87,66
20141 854 180 0,00

Faits saillants


Diminution de 25% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 10 841 909,57. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 25 %. C'est en 1997 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (16 832 000) et c'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 854 180). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -71 726 426,67. 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 = 0.78 et coefficient de détermination = 0.61).

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

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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