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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1985106 000
1989109 000 2,83
199094 000 -13,76
199187 000 -7,45
199278 000 -10,34
199365 000 -16,67
199460 000 -7,69
199573 000 21,67
199678 100 6,99
199774 100 -5,12
199870 800 -4,45
199965 000 -8,19
200057 800 -11,08
200147 800 -17,30
200247 400 -0,84
200347 400 0,00
200446 000 -2,95
200544 000 -4,35
200644 000 0,00
200737 000 -15,91
200837 000 0,00
200941 626 12,50
201034 587 -16,91
201138 500 11,31
201238 500 0,00
201338 500 0,00
201438 500 0,00
201538 500 0,00
201639 800 3,38
201740 000 0,50

Faits saillants


Diminution de 62% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 57 230,43. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 62 %. C'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (109 000) et c'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus basse (34 587). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 42 387. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = -0.91 et coefficient de détermination = 0.82).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,48 %. En 2017, cette même part est de 0,15 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Slovaquie, Pologne.

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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