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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 ?
198550 000,00 ?
1986130 000,00 160,00
1987290 000,00 123,08
1988560 000,00 93,10
1989975 000,00 74,11
19901 114 000,00 14,26
19911 260 000,00 13,11
19921 507 000,00 19,60
19932 268 000,00 50,50
19943 940 000,00 73,72
19955 735 785,00 45,58
19967 248 355,00 26,37
19978 841 000,00 21,97
199814 878 000,00 68,28
199927 185 000,00 82,72
200043 452 000,00 59,84
200146 283 000,00 6,52
200249 228 000,00 6,36
200354 256 221,00 10,21
200459 687 915,00 10,01
200565 471 665,00 9,69
200670 077 926,00 7,04
200773 836 210,00 5,36
200874 940 937,00 1,50
200976 481 053,00 2,06
201076 729 827,00 0,33
201177 162 298,00 0,56
201278 329 355,00 1,51
201378 673 978,00 0,44
201478 460 684,00 -0,27
201579 250 793,00 1,01
201678 931 386,00 -0,40
201779 104 201,00 0,22

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 28 616 077,83. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (79 250 793) et c'est en 1984 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 80 422 702. 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 = 0.88 et coefficient de détermination = 0.77).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Irlande, Finlande, Islande, Norvège, Suède.

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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