Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1990	0,30
1991	0,24	-20,00
1992	0,24	0,00
1993	0,21	-12,50
1994	0,23	9,52
1995	0,23	0,00
1996	0,23	0,00
1997	0,23	0,00
1998	0,22	-4,35
1999	0,21	-4,55
2000	0,21	0,00
2001	0,20	-4,76
2002	0,20	0,00
2003	0,21	5,00
2004	0,23	9,52
2005	0,24	4,35
2006	0,24	0,00
2007	0,28	16,67
2008	0,27	-3,57
2009	0,27	0,00
2010	0,31	14,81
2011	0,32	3,23
2012	0,29	-9,38
2013	0,28	-3,45
2014	0,28	0,00
2015	0,26	-7,14
2016	0,26	0,00
2017	0,28	7,69
2018	0,26	-7,14

Faits saillants

Diminution de 13% en 28 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 0,25. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 13 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (0,32) et c'est en 2001 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0,2). Nous disposons des r�sultats pour 29 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 0,25. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure plut�t lin�aire, malgr� des variations notables (coefficient de corr�lation = 0.53 et coefficient de d�termination = 0.28).

Consulter cette page pour acc�der � un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'ann�e.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Bhoutan, Sri Lanka, N�pal.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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�volution des temp�ratures depuis 1960
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