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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
19910,00 ?
19920,00 ?
19930,00 ?
19940,00 ?
199576 680,00 ?
1996327 967,00 327,71
1997881 839,00 168,88
19981 195 400,00 35,56
19991 884 311,00 57,63
20003 577 095,00 89,84
20016 540 000,00 82,83
200213 000 000,00 98,78
200333 690 000,00 159,15
200452 220 000,00 55,00
200590 140 000,00 72,62
2006166 050 000,00 84,21
2007233 620 000,00 40,69
2008346 890 000,00 48,48
2009525 090 000,00 51,37
2010752 190 000,00 43,25
2011893 862 478,00 18,83
2012864 720 917,00 -3,26
2013886 304 245,00 2,50
2014944 008 677,00 6,51
20151 001 056 000,00 6,04
20161 127 809 000,00 12,66
20171 168 902 277,00 3,64

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 198 131 236,78. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 168 902 277) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 689 540 736. 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 = 0.72 et coefficient de détermination = 0.51).

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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