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Consommation d'électricité (kwh par personne)
Cette statistique donne une évaluation de la production des centrales électriques moins les pertes occasionnées par la transmission, la distribution, la transformation ainsi que l'énergie utilisée par les centrales elles-mêmes. Un kilowattheure est l'équivalent du «travail accompli en une heure par un moteur d'une puissance de 1 000 watts». Par exemple, une ampoule de 60 watts utilise 60 wattheures d'énergie à chaque heure. De même, une ampoule de 100 watts utilise 50 wattheures en 30 minutes. À cause de la demande générée par leur climat, les pays nordiques figurent parmi les plus importants consommateurs d'électricité par habitant au monde.

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960695
1961752 8,20
1962838 11,45
1963886 5,73
19641 042 17,54
19651 134 8,90
19661 238 9,15
19671 343 8,49
19681 499 11,55
19691 609 7,36
19701 751 8,84
19711 885 7,64
19722 021 7,24
19732 143 6,04
19742 246 4,80
19752 175 -3,15
19762 378 9,31
19772 536 6,65
19782 694 6,22
19792 935 8,97
19802 868 -2,27
19812 827 -1,43
19822 794 -1,17
19832 853 2,10
19842 962 3,84
19853 115 5,15
19863 271 5,02
19873 415 4,38
19883 427 0,37
19893 598 4,98
19903 768 4,71
19913 898 3,46
19924 105 5,31
19934 185 1,95
19944 351 3,97
19954 525 4,00
19964 788 5,80
19974 977 3,94
19985 202 4,52
19995 434 4,46
20005 796 6,67
20015 897 1,74
20026 036 2,35
20036 093 0,94
20046 168 1,24
20056 242 1,19
20066 351 1,75
20076 218 -2,09
20086 341 1,97
20095 948 -6,20
20105 928 -0,34
20115 658 -4,56
20125 651 -0,12
20135 699 0,84
20145 672 -0,47

Faits saillants


Augmentation de 716% en 54 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 3 633,81. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 716 %. C'est en 2006 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (6 351,1) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (695,04). Nous disposons des résultats pour 55 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 4 960. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.96).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Finlande, Islande, Norvège, Suède, Royaume-Uni.

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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