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Précisions


Importations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit de la valeur de l'ensemble des produits ou équipements militaires qu'un pays se procure à l'extérieur de ses frontières. Ces acquisitions peuvent s'effectuer sous différentes formes (achat, aide, licences manufacturières, etc.) 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 calculée en dollars américains constants 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 (%) **
1960544 000 000
19611 122 000 000 106,25
1962371 000 000 -66,93
1963648 000 000 74,66
1964920 000 000 41,98
19651 049 000 000 14,02
1966994 000 000 -5,24
19671 265 000 000 27,26
19681 655 000 000 30,83
19691 518 000 000 -8,28
1970872 000 000 -42,56
19711 864 000 000 113,76
19721 801 000 000 -3,38
19731 324 000 000 -26,49
19741 289 000 000 -2,64
19751 102 000 000 -14,51
19761 928 000 000 74,95
19772 385 000 000 23,70
19781 197 000 000 -49,81
19791 193 000 000 -0,33
19801 784 000 000 49,54
19812 141 000 000 20,01
19822 287 000 000 6,82
19832 661 000 000 16,35
19842 769 000 000 4,06
19852 980 000 000 7,62
19864 130 000 000 38,59
19873 835 000 000 -7,14
19883 758 000 000 -2,01
19893 577 000 000 -4,82
19902 715 000 000 -24,10
19911 878 000 000 -30,83
19921 200 000 000 -36,10
1993735 000 000 -38,75
1994883 000 000 20,14
19951 479 000 000 67,50
1996862 000 000 -41,72
19971 665 000 000 93,16
1998758 000 000 -54,47
19991 216 000 000 60,42
2000995 000 000 -18,17
20011 200 000 000 20,60
20022 031 000 000 69,25
20032 758 000 000 35,80
20042 225 000 000 -19,33
20051 204 000 000 -45,89
20061 488 000 000 23,59
20072 267 000 000 52,35
20081 845 000 000 -18,61
20091 863 000 000 0,98
20102 909 000 000 56,15
20113 596 000 000 23,62
20124 395 000 000 22,22
20135 376 000 000 22,32
20143 334 000 000 -37,98
20153 065 000 000 -8,07
20163 021 000 000 -1,44
20172 917 000 000 -3,44
20181 539 000 000 -47,24

Faits saillants


Augmentation de 183% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 972 576 263,59. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 183 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 376 000 000) et c'est en 1962 qu'on enregistre la valeur la plus basse (371 000 000). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -2 350 190 545,68. 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 = 0.48 et coefficient de détermination = 0.23).

En 1960, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 3,50 %. En 2018, cette même part est de 5,59 %.

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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