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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 (%) **
19908 488
19918 989 5,90
19928 456 -5,93
19937 873 -6,89
19947 784 -1,13
19954 428 -43,11
19965 780 30,53
19975 520 -4,50
19986 145 11,32
19996 283 2,25
20006 653 5,89
20016 948 4,43
20022 788 -59,87
20032 771 -0,61
20042 489 -10,18
20052 390 -3,98
20062 289 -4,23
20072 228 -2,66
20082 164 -2,87
20091 695 -21,67
20101 444 -14,81
20111 573 8,93
20122 100 33,50
20133 485 65,95
201410 304 195,67
201524 838 141,05
201646 427 86,92
201738 948 -16,11

Faits saillants


Augmentation de 359% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 8 260. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 359 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (46 427) et c'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 444). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 119 297. 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 = 0.38 et coefficient de détermination = 0.14).

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: Turquie.

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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