22 octobre 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
Production alimentaire: chou-fleurs et brocolis (tonnes)
Production alimentaire: choux et autres crucifères (tonnes)
Production alimentaire: cultures oléagineuses (primaires) (tonnes)
Production alimentaire: dattes (tonnes)
Production alimentaire: dindes (1000 têtes)
Production alimentaire: fèves de cacao (tonnes)
Production alimentaire: fibre de coton (tonnes)
Production alimentaire: fromage (tonnes)
Production alimentaire: lait (tonnes)
Production alimentaire: légumes (primaires)
Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de blé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de bois en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de cacao en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de café en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de caoutchouc en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de coton en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de feuilles de tabac en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de fèves de soya en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de jute-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de laine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de peaux en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de poivre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de riz en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sisal-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sucre brut en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de thé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
Production minérale: zinc en milliers de tonnes
Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196114 000
196114 000 0,00
196214 000 0,00
196214 000 0,00
196314 000 0,00
196314 000 0,00
196418 000 28,57
196418 000 0,00
196520 000 11,11
196520 000 0,00
196621 000 5,00
196621 000 0,00
196730 000 42,86
196730 000 0,00
196835 000 16,67
196835 000 0,00
196935 000 0,00
196935 000 0,00
197035 000 0,00
197035 000 0,00
197135 000 0,00
197135 000 0,00
197220 000 -42,86
197220 000 0,00
197331 000 55,00
197331 000 0,00
197450 000 61,29
197450 000 0,00
197565 000 30,00
197565 000 0,00
197675 000 15,38
197675 000 0,00
197755 000 -26,67
197755 000 0,00
197860 000 9,09
197860 000 0,00
197957 000 -5,00
197957 000 0,00
198060 000 5,26
198060 000 0,00
198139 000 -35,00
198139 000 0,00
198228 000 -28,21
198228 000 0,00
198390 000 221,43
198390 000 0,00
198450 000 -44,44
198450 000 0,00
19855 867 -88,27
19855 867 0,00
198633 388 469,08
198633 388 0,00
198740 036 19,91
198740 036 0,00
19886 418 -83,97
19886 418 0,00
198960 000 834,87
198960 000 0,00
1990130 000 116,67
1990130 000 0,00
1991187 631 44,33
1991187 631 0,00
1992200 000 6,59
1992200 000 0,00
1993210 000 5,00
1993210 000 0,00
1994512 101 143,86
1994512 101 0,00
1995545 000 6,42
1995545 000 0,00
1996636 647 16,82
1996636 647 0,00
1997914 594 43,66
1997914 594 0,00
1998941 000 2,89
1998941 000 0,00
19991 155 651 22,81
19991 155 651 0,00
20001 119 707 -3,11
20001 119 707 0,00
20011 064 189 -4,96
20011 064 189 0,00
20021 430 000 34,37
20021 430 000 0,00
20031 653 001 15,59
20031 653 001 0,00
20041 926 078 16,52
20041 926 078 0,00
20051 995 252 3,59
20051 995 252 0,00
20062 166 130 8,56
20062 166 130 0,00
20072 361 299 9,01
20072 361 299 0,00
20081 777 494 -24,72
20081 777 494 0,00
20091 642 657 -7,59
20091 642 657 0,00
20102 144 943 30,58
20102 144 943 0,00
20111 907 007 -11,09
20111 907 007 0,00
20121 798 000 -5,72
20121 798 000 0,00
20131 851 999 3,00
20131 851 999 0,00
20142 600 000 40,39
20142 600 000 0,00

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 629 020,17. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 18471 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 600 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 867). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 6 895 333. 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 = 0.86 et coefficient de détermination = 0.74).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Pakistan.

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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