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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19602 054
19704 700 128,82
19766 600 40,43
19776 600 0,00
198110 380 57,27
198211 580 11,56
198313 050 12,69
198414 630 12,11
198514 506 -0,85
198613 007 -10,33
198712 112 -6,88
198810 000 -17,44
198911 053 10,53
199011 300 2,23
199111 553 2,24
199210 788 -6,62
199311 579 7,33
19949 308 -19,61
199510 855 16,62
199616 206 49,30
199719 786 22,09
199815 213 -23,11
199921 064 38,46
200024 311 15,41
200125 490 4,85
200225 989 1,96
200326 165 0,68
200426 200 0,13
200525 000 -4,58
200623 000 -8,00
200722 000 -4,35
200827 000 22,73
200922 000 -18,52
201018 000 -18,18
201118 000 0,00
20120 -100,00
20130 ?
20140 ?
20150 ?
20160 ?
20170 ?

Faits saillants


Diminution de 100% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 13 440,95. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 100 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (27 000) et c'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 41 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 0. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.15 et coefficient de détermination = 0.02).

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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