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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 (%) **
1960247 495
1961263 273 6,38
1962280 080 6,38
1963297 961 6,38
1964317 011 6,39
1965337 220 6,37
1966358 749 6,38
1967381 652 6,38
1968406 052 6,39
1969431 938 6,38
1970459 514 6,38
1971488 850 6,38
1972510 507 4,43
1973531 082 4,03
1974552 515 4,04
1975574 813 4,04
1976598 044 4,04
1977622 146 4,03
1978647 255 4,04
1979673 377 4,04
1980700 592 4,04
1981728 826 4,03
1982758 240 4,04
1983796 129 5,00
1984837 482 5,19
1985880 860 5,18
1986926 550 5,19
1987974 610 5,19
19881 025 234 5,19
19891 078 338 5,18
19901 134 271 5,19
19911 193 105 5,19
19921 255 078 5,19
19931 309 983 4,37
19941 367 371 4,38
19951 427 274 4,38
19961 489 888 4,39
19971 529 130 2,63
19981 569 463 2,64
19991 610 859 2,64
20001 693 468 5,13
20011 780 069 5,11
20021 871 226 5,12
20031 967 052 5,12
20042 066 551 5,06
20052 170 626 5,04
20062 280 097 5,04
20072 395 089 5,04
20082 516 051 5,05
20092 642 763 5,04
20102 140 638 -19,00
20112 197 197 2,64
20122 255 331 2,65
20132 314 837 2,64
20142 375 913 2,64
20152 438 601 2,64
20162 502 942 2,64
20172 568 981 2,64
20182 636 763 2,64

Faits saillants


Augmentation de 965% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 260 796,81. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 965 %. C'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 642 763) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (247 495). 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 3 084 582. 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 = 0.96).

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: Dominicaine (Rep), Jamaïque, Trinité-et-Tobago.

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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