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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

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 (%) **
1960717 766
1961734 021 2,26
1962750 667 2,27
1963767 690 2,27
1964785 124 2,27
1965802 904 2,26
1966821 112 2,27
1967839 733 2,27
1968858 803 2,27
1969878 251 2,26
1970897 244 2,16
1971915 529 2,04
1972934 213 2,04
1973953 226 2,04
1974972 652 2,04
1975992 474 2,04
19761 012 728 2,04
19771 033 338 2,04
19781 054 397 2,04
19791 073 531 1,81
19801 090 199 1,55
19811 107 079 1,55
19821 124 245 1,55
19831 141 676 1,55
19841 159 403 1,55
19851 177 355 1,55
19861 195 610 1,55
19871 214 148 1,55
19881 232 999 1,55
19891 236 979 0,32
19901 223 833 -1,06
19911 210 826 -1,06
19921 197 940 -1,06
19931 185 226 -1,06
19941 172 630 -1,06
19951 160 168 -1,06
19961 147 821 -1,06
19971 135 639 -1,06
19981 123 569 -1,06
19991 111 629 -1,06
20001 099 798 -1,06
20011 088 126 -1,06
20021 081 561 -0,60
20031 081 297 -0,02
20041 081 032 -0,02
20051 080 767 -0,02
20061 080 503 -0,02
20071 080 238 -0,02
20081 079 974 -0,02
20091 079 710 -0,02
20101 079 445 -0,02
20111 079 181 -0,02
20121 078 917 -0,02
20131 078 653 -0,02
20141 078 389 -0,02
20151 078 125 -0,02
20161 077 861 -0,02
20171 077 597 -0,02
20181 077 333 -0,02

Faits saillants


Augmentation de 50% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 045 472,61. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 50 %. C'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 236 979) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (717 766). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 075 485. 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 = 0.65 et coefficient de détermination = 0.42).

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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