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Population de réfugiés (pays d'accueil)

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 (%) **
1990193 000
1991174 756 -9,45
1992156 512 -10,44
1993166 269 6,23
1994195 288 17,45
1995155 245 -20,50
1996151 329 -2,52
1997146 558 -3,15
1998140 215 -4,33
1999129 722 -7,48
2000132 508 2,15
2001131 601 -0,68
2002132 182 0,44
2003130 838 -1,02
2004139 852 6,89
2005137 316 -1,81
2006145 996 6,32
2007151 789 3,97
2008171 206 12,79
2009196 364 14,69
2010200 687 2,20
2011210 207 4,74
2012217 865 3,64
2013232 487 6,71
2014252 264 8,51
2015273 126 8,27
2016304 546 11,50
2017337 143 10,70
2018368 352 9,26

Faits saillants


Augmentation de 91% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 188 800,79. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 91 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (368 352) et c'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus basse (129 722). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 556 685. 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 = 0.7 et coefficient de détermination = 0.49).

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: 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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