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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19852 400
198910 000 316,67
19909 000 -10,00
199110 000 11,11
19927 000 -30,00
19937 000 0,00
19946 000 -14,29
19959 500 58,33
19969 500 0,00
19979 500 0,00
19989 500 0,00
19999 500 0,00
20006 700 -29,47
20016 700 0,00
20026 700 0,00
20036 700 0,00
20046 000 -10,45
20057 000 16,67
20077 000 0,00
20087 000 0,00
20096 700 -4,29
20106 700 0,00
20116 700 0,00
20126 700 0,00
20136 700 0,00
20146 700 0,00
20156 700 0,00
20166 700 0,00
20177 000 4,48

Faits saillants


Augmentation de 192% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 7 355,17. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 192 %. C'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 400). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 7 200. 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).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2017, cette même part est de 0,03 %.

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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