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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19859 900
198915 000 51,52
199015 000 0,00
199115 000 0,00
199215 000 0,00
199315 000 0,00
199412 000 -20,00
199519 300 60,83
199619 300 0,00
199719 300 0,00
199819 300 0,00
199919 300 0,00
200019 300 0,00
200117 300 -10,36
200219 300 11,56
200312 300 -36,27
200411 000 -10,57
200513 000 18,18
200719 000 46,15
200819 000 0,00
200919 300 1,58
201019 300 0,00
201112 300 -36,27
201212 300 0,00
201312 300 0,00
201412 300 0,00
201512 300 0,00
201612 300 0,00
201713 000 5,69

Faits saillants


Augmentation de 31% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 15 482,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 31 %. C'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (19 300) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (9 900). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 13 467. 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 = 0.03).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,04 %. En 2017, cette même part est de 0,05 %.

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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