7 d�cembre 2019

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Pr�cisions

Importations nettes d'�nergie (en % de la consommation commerciale d'�nergie)
Cette statistique est obtenue en soustrayant l'�nergie que produit un pays de celle qu'il utilise (�quivalence mesur�e en huile). Un indicateur n�gatif signifie que le pays est un exportateur net.

Source: Banque mondiale

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Consommation d'�nergie primaire (en millions de tonnes �quivalent p�trole)

Consommation d'�nergie solaire (en millions de tonnes �quivalent p�trole)

Consommation de charbon (en millions de tonnes �quivalent p�trole)

Consommation de d'hydro�lectricit� (en millions de tonnes �quivalent p�trole)

Consommation de gaz (en millions de tonnes �quivalent p�trole)

Consommation de g�othermique et biomasse (en millions de tonnes �quivalent p�trole)

Consommation de p�trole (en millions de tonnes)

Importations nettes d'�nergie (en % de la consommation commerciale d'�nergie)

Production d'�lectricit� (en t�rawattheures)

Production d'�lectricit� - � partir d'�nergie nucl�aire (% de la production totale)

Production d'�lectricit� - � partir de charbon (% de la production totale)

Production d'�lectricit� - � partir de gaz naturel (% de la production totale)

Production d'�lectricit� - hydro�lectricit� (% de la production totale)

Production d'�lectricit� �olienne en billion de kw-heure

Production d'�lectricit� nucl�aire en billion de kw-heure

Production d'�lectricit� totale en billion de kw-heure

Production de biocarburant (en millions de tonnes �quivalent p�trole)

Production de biocarburant (en millions de tonnes)

Production de charbon (en millions de tonnes �quivalent p�trole)

Production de charbon (en millions de tonnes)

Production de gaz (en millions de tonnes �quivalent p�trole)

Production de gaz naturel (en millions de tonnes)

Production de p�trole (en millions de tonnes)

Production de p�trole (milliers de barils par jour)

Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1971	-503
1972	-569	13,22
1973	-499	-12,34
1974	-610	22,14
1975	-820	34,48
1976	-852	3,89
1977	-772	-9,39
1978	-624	-19,10
1979	-699	11,99
1980	-587	-16,04
1981	-441	-24,83
1982	-441	-0,01
1983	-427	-3,20
1984	-472	10,41
1985	-594	25,88
1986	-570	-4,04
1987	-567	-0,51
1988	-542	-4,32
1989	-779	43,66
1990	-1�138	46,14
1991	-1�206	5,94
1992	-1�116	-7,43
1993	-1�119	0,28
1994	-1�411	26,08
1995	-1�374	-2,66
1996	-1�326	-3,48
1997	-1�325	-0,09
1998	-1�174	-11,36
1999	-1�077	-8,26
2000	-930	-13,71
2001	-814	-12,44
2002	-658	-19,17
2003	-604	-8,27
2004	-518	-14,09
2005	-440	-15,05
2006	-348	-20,89
2007	-318	-8,77
2008	-281	-11,47
2009	-259	-8,05
2010	-235	-9,06
2011	-292	24,17
2012	-333	13,83
2013	-205	-38,32
2014	-213	4,02

Faits saillants

Augmentation de 58% en 43 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1971-2014, on enregistre une moyenne annuelle de -683,73. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 58 %. C'est en 1971 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (-0) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-1�411,43). Nous disposons des r�sultats pour 44 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -149,4. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure tr�s peu lin�aire (coefficient de corr�lation = 0.2 et coefficient de d�termination = 0.04).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Congo (rep. dem.), Cameroun, Centrafricaine (rep), Guin�e �quatoriale.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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