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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 ?
1985300,00 ?
19861 500,00 400,00
19873 475,00 131,67
19886 300,00 81,29
198913 579,00 115,54
199025 000,00 84,11
199132 000,00 28,00
199244 000,00 37,50
199361 100,00 38,86
199488 000,00 44,03
1995158 000,00 79,55
1996288 600,00 82,66
1997545 000,00 88,84
1998946 000,00 73,58
19991 677 000,00 77,27
20002 461 000,00 46,75
20012 970 000,00 20,68
20023 000 000,00 1,01
20033 500 000,00 16,67
20043 860 000,00 10,29
20054 270 000,00 10,62
20064 690 135,00 9,84
20074 970 719,00 5,98
20085 048 127,00 1,56
20094 704 497,00 -6,81
20104 701 474,00 -0,06
20114 906 352,00 4,36
20125 013 676,00 2,19
20134 880 792,00 -2,65
20144 912 620,00 0,65
20154 902 009,00 -0,22
20164 875 116,00 -0,55
20174 898 872,00 0,49

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 792 505,28. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 048 127) et c'est en 1984 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 4 733 350. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.75).

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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