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Précisions


Importations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit de la valeur de l'ensemble des produits ou équipements militaires qu'un pays se procure à l'extérieur de ses frontières. Ces acquisitions peuvent s'effectuer sous différentes formes (achat, aide, licences manufacturières, etc.) Cette statistique regroupe des armes conventionnelles majeures telles que les avions, les véhicules blindés, l'artillerie, les systèmes de radar, etc. La somme totale est calculée en dollars américains constants de 1990. Le calcul est fait par le SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute)

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196033 000 000,00
19610,00 -100,00
19630,00 ?
19640,00 ?
196517 000 000,00 ?
19676 000 000,00 -64,71
19690,00 -100,00
19701 000 000,00 ?
19714 000 000,00 300,00
19724 000 000,00 0,00
197318 000 000,00 350,00
197424 000 000,00 33,33
19752 000 000,00 -91,67
197618 000 000,00 800,00
19778 000 000,00 -55,56
197845 000 000,00 462,50
197969 000 000,00 53,33
19811 000 000,00 -98,55
19821 000 000,00 0,00
19831 000 000,00 0,00
198640 000 000,00 3 900,00
198960 000 000,00 50,00
19901 000 000,00 -98,33
19911 000 000,00 0,00
19984 000 000,00 300,00
200018 000 000,00 350,00
20016 000 000,00 -66,67
20032 000 000,00 -66,67
20051 000 000,00 -50,00
20070,00 -100,00
20104 000 000,00 ?
20111 000 000,00 -75,00
20124 000 000,00 300,00
20146 000 000,00 50,00
20172 000 000,00 -66,67

Faits saillants


Diminution de 94% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 11 485 714,29. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 94 %. C'est en 1979 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (69 000 000) et c'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 35 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 6 376 771. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = -0.16 et coefficient de détermination = 0.02).

En 1960, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,21 %. En 2017, cette même part est de 0,01 %.

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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