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Population de réfugiés (pays d'accueil)

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19904 174 401
19914 404 995 5,52
19924 150 723 -5,77
19932 495 038 -39,89
19942 236 350 -10,37
19952 071 988 -7,35
19962 030 359 -2,01
19971 982 553 -2,35
19981 931 332 -2,58
19991 835 688 -4,95
20001 868 000 1,76
20011 868 000 0,00
20021 306 599 -30,05
2003984 896 -24,62
20041 045 976 6,20
2005974 302 -6,85
2006968 370 -0,61
2007963 546 -0,50
2008980 109 1,72
20091 070 488 9,22
20101 073 366 0,27
2011886 468 -17,41
2012868 242 -2,06
2013857 354 -1,25
2014982 027 14,54
2015979 437 -0,26
2016979 435 -0,00
2017979 435 0,00
2018979 435 0,00

Faits saillants


Diminution de 77% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 652 721,1. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 77 %. C'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 404 995) et c'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus basse (857 354). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 123 091. 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 = -0.82 et coefficient de détermination = 0.67).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

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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