Importations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit de la valeur de l'ensemble des produits ou équipements militaires qu'un pays se procure à l'extérieur de ses frontières. Ces acquisitions peuvent s'effectuer sous différentes formes (achat, aide, licences manufacturières, etc.) Cette statistique regroupe des armes conventionnelles majeures telles que les avions, les véhicules blindés, l'artillerie, les systèmes de radar, etc. La somme totale est calculée en dollars américains constants de 1990. Le calcul est fait par le SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute)
Source: Banque mondiale
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| Personnel militaire (% de la main-d'oeuvre totale) |
| Personnel militaire (total) |
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| Années | Valeurs | Variations (%) ** |
| 1962 | 14 000 000 |
|
| 1965 | 1 000 000 |
-92,86 |
| 1966 | 6 000 000 |
500,00 |
| 1969 | 19 000 000 |
216,67 |
| 1973 | 2 000 000 |
-89,47 |
| 1975 | 31 000 000 |
1 450,00 |
| 1976 | 30 000 000 |
-3,23 |
| 1977 | 25 000 000 |
-16,67 |
| 1978 | 29 000 000 |
16,00 |
| 1979 | 9 000 000 |
-68,97 |
| 1980 | 13 000 000 |
44,44 |
| 1981 | 27 000 000 |
107,69 |
| 1982 | 30 000 000 |
11,11 |
| 1983 | 33 000 000 |
10,00 |
| 1984 | 25 000 000 |
-24,24 |
| 1985 | 35 000 000 |
40,00 |
| 1986 | 75 000 000 |
114,29 |
| 1987 | 13 000 000 |
-82,67 |
| 1988 | 44 000 000 |
238,46 |
| 1989 | 17 000 000 |
-61,36 |
| 2008 | 0 |
-100,00 |
| 2011 | 0 |
? |
| 2012 | 0 |
? |
| 2013 | 20 000 000 |
? |
| 2014 | 13 000 000 |
-35,00 |
| 2015 | 8 000 000 |
-38,46 |
| 2017 | 10 000 000 |
25,00 |
| 2018 | 1 000 000 |
-90,00 |
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Diminution de 93% en 56 ans
Pour l'ensemble de la période 1962-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 18 928 571,43. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 93 %. C'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (75 000 000) et c'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). 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 583 851. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = -0.27 et coefficient de détermination = 0.07).
En 1962, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,09 %. En 2018, cette même part est de 0,00 %.
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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