21 novembre 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 (%) **
1961228 000
1961228 000 0,00
1962229 000 0,44
1962229 000 0,00
1963230 000 0,44
1963230 000 0,00
1964232 000 0,87
1964232 000 0,00
1965234 000 0,86
1965234 000 0,00
1966233 700 -0,13
1966233 700 0,00
1967246 000 5,26
1967246 000 0,00
1968220 000 -10,57
1968220 000 0,00
1969242 000 10,00
1969242 000 0,00
1970240 000 -0,83
1970240 000 0,00
1971252 000 5,00
1971252 000 0,00
1972257 000 1,98
1972257 000 0,00
1973204 000 -20,62
1973204 000 0,00
1974204 000 0,00
1974204 000 0,00
1975180 000 -11,76
1975180 000 0,00
1976180 000 0,00
1976180 000 0,00
1977168 260 -6,52
1977168 260 0,00
1978161 442 -4,05
1978161 442 0,00
1979183 331 13,56
1979183 331 0,00
1980179 170 -2,27
1980179 170 0,00
1981175 700 -1,94
1981175 700 0,00
1982170 900 -2,73
1982170 900 0,00
1983186 000 8,84
1983186 000 0,00
1984186 450 0,24
1984186 450 0,00
1985196 295 5,28
1985196 295 0,00
1986205 691 4,79
1986205 691 0,00
1987205 000 -0,34
1987205 000 0,00
1988202 329 -1,30
1988202 329 0,00
1989196 000 -3,13
1989196 000 0,00
1990163 000 -16,84
1990163 000 0,00
1991190 000 16,56
1991190 000 0,00
1992226 318 19,11
1992226 318 0,00
1993210 000 -7,21
1993210 000 0,00
1994230 000 9,52
1994230 000 0,00
1995220 000 -4,35
1995220 000 0,00
1996204 058 -7,25
1996204 058 0,00
1997230 000 12,71
1997230 000 0,00
1998206 096 -10,39
1998206 096 0,00
1999250 000 21,30
1999250 000 0,00
2000202 500 -19,00
2000202 500 0,00
2001180 000 -11,11
2001180 000 0,00
2002179 400 -0,33
2002179 400 0,00
2003182 000 1,45
2003182 000 0,00
2004198 000 8,79
2004198 000 0,00
2005200 500 1,26
2005200 500 0,00
2006205 000 2,24
2006205 000 0,00
2007270 000 31,71
2007270 000 0,00
2008210 000 -22,22
2008210 000 0,00
2009303 700 44,62
2009303 700 0,00
2010340 000 11,95
2010340 000 0,00
2011360 000 5,88
2011360 000 0,00
2012201 792 -43,95
2012201 792 0,00
2013335 885 66,45
2013335 885 0,00
2014320 747 -4,51
2014320 747 0,00

Faits saillants


Augmentation de 41% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 219 393,78. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 41 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (360 000) et c'est en 1978 qu'on enregistre la valeur la plus basse (161 442). 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 999 871. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.29 et coefficient de détermination = 0.08).

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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