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Exportations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit ici des transferts d'armements militaires sous différentes formes (vente, aide, cadeaux), ainsi que ceux effectués avec des licences manufacturières. 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 évaluée en dollars américains 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)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196618 000 000
196718 000 000 0,00
196837 000 000 105,56
196928 000 000 -24,32
19728 000 000 -71,43
197344 000 000 450,00
19748 000 000 -81,82
19758 000 000 0,00
19804 000 000 -50,00
198130 000 000 650,00
19824 000 000 -86,67
19834 000 000 0,00
199321 000 000 425,00
19956 000 000 -71,43
199724 000 000 300,00
200234 000 000 41,67
200582 000 000 141,18
20079 000 000 -89,02
201341 000 000 355,56

Faits saillants


Augmentation de 128% en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1966-2013, on enregistre une moyenne annuelle de 22 526 315,79. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 128 %. C'est en 2005 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (82 000 000) et c'est en 1983 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 000 000). Nous disposons des résultats pour 19 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 67 402 264. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.31 et coefficient de détermination = 0.1).

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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