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Précisions


Consommation d'énergie (kg de pétrole par habitant - équivalence)
La consommation d’énergie correspond à l’utilisation d’énergie primaire (à la source) avant la transformation de celle-ci. La consommation d’un pays pour une année est la somme de la production intérieure, à laquelle on ajoute les importations et l’état des stocks, moins les exportations et l’énergie distribuée aux bateaux et aux avions engagés dans le transport international. La consommation énergétique en kilogramme de pétrole par habitant permet de tenir compte de la population du pays. Cette consommation est en kilogramme de pétrole équivalent, une unité normalisée qui équivaut à l’énergie totale qui peut être produite avec un kilogramme de pétrole brut (ou 41 868 kilojoules).

Source: Banque mondiale

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Production de pétrole (en millions de tonnes)
Production de pétrole (milliers de barils par jour)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19711 782
19721 711 -3,98
19732 315 35,29
19742 479 7,07
19752 006 -19,10
19761 883 -6,10
19772 008 6,64
19782 227 10,90
19791 925 -13,57
19801 892 -1,72
19812 070 9,44
19822 078 0,35
19832 082 0,22
19841 886 -9,41
19851 644 -12,84
19861 599 -2,77
19871 475 -7,70
19881 517 2,85
19891 375 -9,42
19901 244 -9,48
19911 250 0,48
19921 301 4,04
19931 340 3,01
19941 157 -13,66
19951 236 6,86
19961 255 1,51
19971 239 -1,28
19981 285 3,76
19991 221 -5,02
20001 197 -1,93
20011 255 4,82
20021 479 17,87
20031 697 14,75
20041 921 13,15
20052 160 12,47
20062 362 9,37
20072 555 8,17
20082 723 6,57
20092 884 5,88
20103 129 8,51
20112 429 -22,37
20122 073 -14,68
20132 914 40,59
20142 694 -7,54

Faits saillants


Augmentation de 51% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1971-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 1 862,66. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 51 %. C'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 129,08) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 156,82). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 935. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.25 et coefficient de détermination = 0.06).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Congo (rep. dem.), Cameroun, Centrafricaine (rep), Guinée Équatoriale.

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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