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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

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 (%) **
19601 427 893
19611 552 949 8,76
19621 689 538 8,80
19631 838 547 8,82
19642 001 363 8,86
19652 178 544 8,85
19662 299 840 5,57
19672 398 076 4,27
19682 500 999 4,29
19692 608 386 4,29
19702 720 900 4,31
19712 838 629 4,33
19722 961 996 4,35
19733 090 737 4,35
19743 225 646 4,36
19753 366 832 4,38
19763 514 800 4,39
19773 669 239 4,39
19783 789 631 3,28
19793 896 095 2,81
19804 005 891 2,82
19814 118 661 2,82
19824 234 967 2,82
19834 354 763 2,83
19844 478 330 2,84
19854 605 265 2,83
19864 736 204 2,84
19874 871 096 2,85
19885 010 253 2,86
19895 153 467 2,86
19905 301 528 2,87
19915 454 421 2,88
19925 612 551 2,90
19935 775 446 2,90
19945 943 972 2,92
19956 118 114 2,93
19966 298 348 2,95
19976 484 146 2,95
19986 660 369 2,72
19996 834 805 2,62
20007 014 123 2,62
20017 197 698 2,62
20027 386 409 2,62
20037 580 204 2,62
20047 472 226 -1,42
20057 370 527 -1,36
20067 274 689 -1,30
20077 184 882 -1,23
20087 460 740 3,84
20097 749 859 3,88
20107 939 474 2,45
20118 133 849 2,45
20128 333 383 2,45
20138 537 372 2,45
20148 746 777 2,45
20158 961 453 2,45
20169 181 846 2,46
20179 407 171 2,45

Faits saillants


Augmentation de 559% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 5 216 481,36. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 559 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (9 407 171) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 427 893). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 11 116 445. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 1 et coefficient de détermination = 0.99).

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: Jordanie, Liban, Syrie.

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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