12 décembre 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
Production alimentaire: chou-fleurs et brocolis (tonnes)
Production alimentaire: choux et autres crucifères (tonnes)
Production alimentaire: cultures oléagineuses (primaires) (tonnes)
Production alimentaire: dattes (tonnes)
Production alimentaire: dindes (1000 têtes)
Production alimentaire: fèves de cacao (tonnes)
Production alimentaire: fibre de coton (tonnes)
Production alimentaire: fromage (tonnes)
Production alimentaire: lait (tonnes)
Production alimentaire: légumes (primaires)
Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de blé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de bois en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de cacao en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de café en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de caoutchouc en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de coton en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de feuilles de tabac en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de fèves de soya en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de jute-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de laine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de peaux en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de poivre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de riz en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sisal-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sucre brut en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de thé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
Production minérale: zinc en milliers de tonnes
Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1961258 402
1961258 402 0,00
1962280 399 8,51
1962280 399 0,00
1963284 233 1,37
1963284 233 0,00
1964332 768 17,08
1964332 768 0,00
1965333 768 0,30
1965333 768 0,00
1966334 681 0,27
1966334 681 0,00
1967335 655 0,29
1967335 655 0,00
1968336 631 0,29
1968336 631 0,00
1969337 610 0,29
1969337 610 0,00
1970338 591 0,29
1970338 591 0,00
1971339 576 0,29
1971339 576 0,00
1972340 563 0,29
1972340 563 0,00
1973342 561 0,59
1973342 561 0,00
1974343 557 0,29
1974343 557 0,00
1975358 129 4,24
1975358 129 0,00
1976388 566 8,50
1976388 566 0,00
1977438 518 12,86
1977438 518 0,00
1978454 572 3,66
1978454 572 0,00
1979353 979 -22,13
1979353 979 0,00
1980387 424 9,45
1980387 424 0,00
1981480 672 24,07
1981480 672 0,00
1982365 662 -23,93
1982365 662 0,00
1983458 149 25,29
1983458 149 0,00
1984502 249 9,63
1984502 249 0,00
1985423 075 -15,76
1985423 075 0,00
1986483 064 14,18
1986483 064 0,00
1987522 173 8,10
1987522 173 0,00
1988440 489 -15,64
1988440 489 0,00
1989509 656 15,70
1989509 656 0,00
1990557 969 9,48
1990557 969 0,00
1991566 174 1,47
1991566 174 0,00
1992561 206 -0,88
1992561 206 0,00
1993588 998 4,95
1993588 998 0,00
1994583 329 -0,96
1994583 329 0,00
1995672 061 15,21
1995672 061 0,00
1996657 768 -2,13
1996657 768 0,00
1997609 627 -7,32
1997609 627 0,00
1998471 327 -22,69
1998471 327 0,00
1999477 511 1,31
1999477 511 0,00
2000533 598 11,75
2000533 598 0,00
2001516 079 -3,28
2001516 079 0,00
2002503 561 -2,43
2002503 561 0,00
2003514 153 2,10
2003514 153 0,00
2004445 110 -13,43
2004445 110 0,00
2005467 741 5,08
2005467 741 0,00
2006501 583 7,24
2006501 583 0,00
2007634 881 26,58
2007634 881 0,00
2008536 277 -15,53
2008536 277 0,00
2009587 235 9,50
2009587 235 0,00
2010548 223 -6,64
2010548 223 0,00
2011544 965 -0,59
2011544 965 0,00
2012524 463 -3,76
2012524 463 0,00
2013596 071 13,65
2013596 071 0,00
2014400 000 -32,89
2014400 000 0,00

Faits saillants


Augmentation de 55% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 457 505,22. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 55 %. C'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (672 061) et c'est en 1961 qu'on enregistre la valeur la plus basse (258 402). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -239 933,33. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.62).

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