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Population de réfugiés (pays d'origine)

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19936 012
19945 117 -14,89
1995308 -93,98
199648 489 15 643,18
199747 164 -2,73
199835 669 -24,37
199929 878 -16,24
200021 821 -26,97
200117 498 -19,81
200216 975 -2,99
200312 497 -26,38
20046 633 -46,92
20057 301 10,07
20066 340 -13,16
200711 810 86,28
200812 598 6,67
200915 020 19,23
201010 640 -29,16
201110 112 -4,96
20129 261 -8,42
20136 778 -26,81
20146 681 -1,43
20156 493 -2,81
20166 403 -1,39
20176 485 1,28
20186 975 7,56

Faits saillants


Augmentation de 16% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1993-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 14 267,62. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 16 %. C'est en 1996 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (48 489) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (308). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 6 719. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.46 et coefficient de détermination = 0.21).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Arménie.

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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