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Précisions


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 (%) **
19681 000 000
19717 000 000 600,00
19722 000 000 -71,43
197321 000 000 950,00
197424 000 000 14,29
197531 000 000 29,17
197827 000 000 -12,90
197922 000 000 -18,52
19822 000 000 -90,91
19870 -100,00
19881 000 000 ?
19890 -100,00
19903 000 000 ?
19910 -100,00
19923 000 000 ?
19939 000 000 200,00
19942 000 000 -77,78
19952 000 000 0,00
19960 -100,00
19970 ?
19980 ?
19990 ?
200021 000 000 ?
20012 000 000 -90,48
20020 -100,00
20034 000 000 ?
200427 000 000 575,00
200519 000 000 -29,63
200633 000 000 73,68
200723 000 000 -30,30
200815 000 000 -34,78
200927 000 000 80,00
20105 000 000 -81,48
20113 000 000 -40,00
201314 000 000 366,67
201436 000 000 157,14
201542 000 000 16,67
201637 000 000 -11,90
201756 000 000 51,35
201846 000 000 -17,86

Faits saillants


Très forte augmentation en 50 ans


Pour l'ensemble de la période 1968-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 14 175 000. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4500 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (56 000 000) et c'est en 2002 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 40 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 96 857 143. 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 = 0.4 et coefficient de détermination = 0.16).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bhoutan, Sri Lanka, Népal.

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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