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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19851 260 000
19891 260 000 0,00
19901 260 000 0,00
19911 270 000 0,79
19921 270 000 0,00
19931 270 000 0,00
19941 270 000 0,00
19952 149 500 69,25
19962 223 000 3,42
19972 233 000 0,45
19982 265 000 1,43
19992 263 000 -0,09
20002 372 000 4,82
20012 352 700 -0,81
20022 387 700 1,49
20032 414 700 1,13
20042 617 000 8,38
20053 047 000 16,43
20062 589 000 -15,03
20072 576 000 -0,50
20082 582 000 0,23
20092 625 586 1,69
20102 625 586 0,00
20112 647 150 0,82
20122 728 700 3,08
20132 749 700 0,77
20142 749 700 0,00
20152 798 800 1,79
20162 981 050 6,51
20173 031 000 1,68

Faits saillants


Augmentation de 141% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 2 262 295,73. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 141 %. C'est en 2005 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 047 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 260 000). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 516 220. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.9 et coefficient de détermination = 0.81).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 5,67 %. En 2017, cette même part est de 11,06 %.

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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