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Population de réfugiés (pays d'accueil)

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 (%) **
19903 004
19914 631 54,16
199212 163 162,64
199320 735 70,48
199423 909 15,31
199515 350 -35,80
199615 401 0,33
199715 982 3,77
19986 604 -58,68
19997 120 7,81
20007 587 6,56
20017 332 -3,36
20027 639 4,19
20037 551 -1,15
20047 536 -0,20
20057 616 1,06
20067 804 2,47
20077 860 0,72
20087 884 0,31
20097 898 0,18
20107 679 -2,77
20117 800 1,58
20127 784 -0,21
20138 535 9,65
20148 684 1,75
20158 684 0,00
20169 263 6,67
201711 197 20,88
20184 850 -56,68

Faits saillants


Augmentation de 61% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 9 520,07. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 61 %. C'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (23 909) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 004). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 5 738. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.34 et coefficient de détermination = 0.11).

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, Guinée, Liberia, 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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