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Population de réfugiés (pays d'origine)

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 (%) **
1990198
1991408 106,06
19921 019 149,75
19931 492 46,42
19943 263 118,70
19955 011 53,57
19967 550 50,67
19978 924 18,20
19989 663 8,28
19999 845 1,88
200011 399 15,78
200111 571 1,51
200214 349 24,01
200313 706 -4,48
200413 345 -2,63
200516 285 22,03
200617 811 9,37
200720 466 14,91
200819 569 -4,38
200919 514 -0,28
201017 769 -8,94
201116 232 -8,65
201214 258 -12,16
201311 041 -22,56
201410 436 -5,48
20159 881 -5,32
20167 291 -26,21
20177 891 8,23
20189 602 21,68

Faits saillants


Très forte augmentation en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 10 682,38. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4749 %. C'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (20 466) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (198). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 4 629. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.56 et coefficient de détermination = 0.32).

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: 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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