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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 ?
19869 055,00 ?
198739 234,00 333,29
198898 332,00 150,63
1989178 400,00 81,43
1990283 200,00 58,74
1991375 000,00 32,42
1992436 700,00 16,45
1993572 000,00 30,98
1994883 000,00 54,37
19951 302 496,00 47,51
19962 462 700,00 89,08
19975 817 300,00 136,22
199811 210 100,00 92,70
199921 433 500,00 91,20
200029 052 360,00 35,55
200136 997 400,00 27,35
200238 585 300,00 4,29
200341 702 000,00 8,08
200444 544 000,00 6,82
200548 088 000,00 7,96
200651 662 000,00 7,43
200755 358 100,00 7,15
200857 972 000,00 4,72
200957 918 000,00 -0,09
201057 785 000,00 -0,23
201159 816 000,00 3,51
201262 260 000,00 4,09
201363 324 000,00 1,71
201465 425 000,00 3,32
201566 681 000,00 1,92
201667 571 000,00 1,33
201769 017 000,00 2,14

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 22 149 112,54. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (69 017 000) et c'est en 1985 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 80 047 600. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

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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