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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 (%) **
1960112 158
1961126 945 13,18
1962143 707 13,20
1963162 682 13,20
1964184 193 13,22
1965208 478 13,18
1966236 005 13,20
1967267 167 13,20
1968302 495 13,22
1969342 377 13,18
1970387 584 13,20
1971438 760 13,20
1972496 778 13,22
1973532 673 7,23
1974545 773 2,46
1975559 195 2,46
1976572 967 2,46
1977587 039 2,46
1978601 476 2,46
1979616 268 2,46
1980631 446 2,46
1981646 954 2,46
1982662 864 2,46
1983682 181 2,91
1984706 566 3,57
1985731 751 3,56
1986757 871 3,57
1987784 924 3,57
1988812 981 3,57
1989841 960 3,56
1990872 014 3,57
1991903 140 3,57
1992935 423 3,57
1993968 767 3,56
19941 003 347 3,57
19951 039 161 3,57
19961 076 306 3,57
19971 107 911 2,94
19981 135 091 2,45
19991 162 939 2,45
20001 191 510 2,46
20011 220 700 2,45
20021 250 648 2,45
20031 281 331 2,45
20041 312 810 2,46
20051 344 973 2,45
20061 377 969 2,45
20071 411 776 2,45
20081 446 459 2,46
20091 481 896 2,45
20101 518 252 2,45
20111 555 500 2,45
20121 593 715 2,46
20131 632 759 2,45
20141 672 817 2,45
20151 713 858 2,45
20161 755 905 2,45
20171 798 985 2,45
20181 843 121 2,45

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 903 276,29. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1543 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 843 121) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (112 158). 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 2 135 882. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 1 et coefficient de détermination = 0.99).

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: Gambie, Liberia, Guinée-Bissau, Sénégal, Sierra Leone.

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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