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Précisions


Consommation d'énergie (kg de pétrole par $PPA constant 2011 - équivalence)
La Parité du pouvoir d'achat (PPA) sert « à mesurer le pouvoir d'achat relatif des monnaies de différents pays pour les mêmes types de biens et de services. Étant donné que le prix des biens et des services peut varier d'un pays à l'autre, la PPA permet de comparer plus exactement le niveau de vie de différents pays. Pour estimer la PPA, on compare le prix d'articles analogues mais, comme les articles disponibles dans les différents pays et à différentes périodes ne sont pas strictement identiques, ces estimations ne sont pas toujours solides.»

Source: Banque mondiale

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Production de pétrole (en millions de tonnes)
Production de pétrole (milliers de barils par jour)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199093,35
199192,60 -0,80
199293,16 0,60
199389,35 -4,09
199490,50 1,29
199591,31 0,90
199691,16 -0,16
199791,39 0,25
199894,66 3,58
1999100,13 5,78
200099,55 -0,58
200199,32 -0,23
200296,39 -2,95
200397,73 1,39
200497,58 -0,15
200595,00 -2,64
200691,56 -3,62
200792,55 1,08
200885,88 -7,21
200998,06 14,18
2010103,78 5,83
2011106,53 2,65
2012105,09 -1,35
2013110,25 4,91
2014116,14 5,34

Faits saillants


Augmentation de 24% en 24 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 96,92. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 24 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (116,14) et c'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus basse (85,88). Nous disposons des résultats pour 25 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 148. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.67 et coefficient de détermination = 0.45).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Salvador, Honduras, Nicaragua, Panama.

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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