9 décembre 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
Production alimentaire: chou-fleurs et brocolis (tonnes)
Production alimentaire: choux et autres crucifères (tonnes)
Production alimentaire: cultures oléagineuses (primaires) (tonnes)
Production alimentaire: dattes (tonnes)
Production alimentaire: dindes (1000 têtes)
Production alimentaire: fèves de cacao (tonnes)
Production alimentaire: fibre de coton (tonnes)
Production alimentaire: fromage (tonnes)
Production alimentaire: lait (tonnes)
Production alimentaire: légumes (primaires)
Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de blé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de bois en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de cacao en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de café en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de caoutchouc en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de coton en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de feuilles de tabac en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de fèves de soya en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de jute-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de laine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de peaux en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de poivre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de riz en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sisal-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sucre brut en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de thé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
Production minérale: zinc en milliers de tonnes
Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1961226 000
1961226 000 0,00
1962220 000 -2,65
1962220 000 0,00
1963182 889 -16,87
1963182 889 0,00
1964172 728 -5,56
1964172 728 0,00
1965209 001 21,00
1965209 001 0,00
1966402 100 92,39
1966402 100 0,00
1967342 917 -14,72
1967342 917 0,00
1968301 056 -12,21
1968301 056 0,00
1969304 000 0,98
1969304 000 0,00
1970481 600 58,42
1970481 600 0,00
1971465 400 -3,36
1971465 400 0,00
1972402 400 -13,54
1972402 400 0,00
1973426 800 6,06
1973426 800 0,00
1974485 700 13,80
1974485 700 0,00
1975343 400 -29,30
1975343 400 0,00
1976286 000 -16,72
1976286 000 0,00
1977274 000 -4,20
1977274 000 0,00
1978218 000 -20,44
1978218 000 0,00
1979380 000 74,31
1979380 000 0,00
1980382 000 0,53
1980382 000 0,00
1981378 000 -1,05
1981378 000 0,00
1982346 000 -8,47
1982346 000 0,00
1983172 000 -50,29
1983172 000 0,00
1984696 000 304,65
1984696 000 0,00
1985584 000 -16,09
1985584 000 0,00
1986559 100 -4,26
1986559 100 0,00
1987597 700 6,90
1987597 700 0,00
1988751 000 25,65
1988751 000 0,00
1989715 000 -4,79
1989715 000 0,00
1990552 600 -22,71
1990552 600 0,00
1991931 500 68,57
1991931 500 0,00
1992730 600 -21,57
1992730 600 0,00
1993960 900 31,52
1993960 900 0,00
1994939 908 -2,18
1994939 908 0,00
19951 034 300 10,04
19951 034 300 0,00
19961 007 610 -2,58
19961 007 610 0,00
1997996 000 -1,15
1997996 000 0,00
19981 034 500 3,87
19981 034 500 0,00
19991 014 450 -1,94
19991 014 450 0,00
20001 012 700 -0,17
20001 012 700 0,00
2001937 973 -7,38
2001937 973 0,00
20021 400 000 49,26
20021 400 000 0,00
20031 288 600 -7,96
20031 288 600 0,00
20041 157 621 -10,16
20041 157 621 0,00
20051 171 000 1,16
20051 171 000 0,00
20061 189 000 1,54
20061 189 000 0,00
20071 219 600 2,57
20071 219 600 0,00
20081 470 080 20,54
20081 470 080 0,00
20091 619 590 10,17
20091 619 590 0,00
20101 871 695 15,57
20101 871 695 0,00
20111 683 984 -10,03
20111 683 984 0,00
20121 949 897 15,79
20121 949 897 0,00
20131 764 477 -9,51
20131 764 477 0,00
20141 762 000 -0,14
20141 762 000 0,00

Faits saillants


Augmentation de 680% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 777 877,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 680 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 949 897) et c'est en 1983 qu'on enregistre la valeur la plus basse (172 000). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 698 076. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.93 et coefficient de détermination = 0.86).

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

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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