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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
1990293,00 ?
19911 221,00 316,72
19922 141,00 75,35
19932 990,00 39,65
199410 462,00 249,90
199529 999,00 186,74
199643 421,00 44,74
199764 194,00 47,84
1998111 445,00 73,61
1999337 800,00 203,11
2000856 831,00 153,65
20011 146 441,00 33,80
20021 577 085,00 37,56
20032 034 776,00 29,02
20043 168 256,00 55,71
20054 510 067,00 42,35
20067 178 745,00 59,17
200711 897 563,00 65,73
200814 948 640,00 25,64
200917 307 459,00 15,78
201018 067 970,00 4,39
201119 479 105,00 7,81
201220 787 080,00 6,71
201321 716 357,00 4,47
201416 911 811,00 -22,12
201518 121 390,00 7,15
201618 264 520,00 0,79
201719 986 482,00 9,43

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 4 751 403,13. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (21 716 357) et c'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 15 353 264. 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 = 0.77 et coefficient de détermination = 0.59).

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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