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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

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 (%) **
1960604 810
1961636 744 5,28
1962670 411 5,29
1963705 858 5,29
1964740 841 4,96
1965767 642 3,62
1966795 452 3,62
1967824 269 3,62
1968854 172 3,63
1969885 073 3,62
1970917 137 3,62
1971950 362 3,62
1972984 839 3,63
19731 015 719 3,14
19741 034 204 1,82
19751 053 025 1,82
19761 072 216 1,82
19771 091 703 1,82
19781 111 571 1,82
19791 131 800 1,82
19801 152 427 1,82
19811 175 038 1,96
19821 202 642 2,35
19831 230 895 2,35
19841 259 851 2,35
19851 289 406 2,35
19861 319 696 2,35
19871 350 698 2,35
19881 382 473 2,35
19891 414 904 2,35
19901 448 143 2,35
19911 482 163 2,35
19921 517 030 2,35
19931 552 618 2,35
19941 593 148 2,61
19951 650 930 3,63
19961 710 891 3,63
19971 772 856 3,62
19981 837 156 3,63
19991 903 788 3,63
20001 972 933 3,63
20012 044 389 3,62
20022 118 536 3,63
20032 183 304 3,06
20042 241 878 2,68
20052 301 857 2,68
20062 363 526 2,68
20072 426 847 2,68
20082 491 956 2,68
20092 525 697 1,35
20102 559 942 1,36
20112 594 651 1,36
20122 629 880 1,36
20132 665 488 1,35
20142 701 628 1,36
20152 738 259 1,36
20162 775 437 1,36
20172 813 016 1,35
20182 851 104 1,35

Faits saillants


Augmentation de 371% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 594 829,31. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 371 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 851 104) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (604 810). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 110 189. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.97).

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: 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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