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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 ?
19850,00 ?
19862 642,00 ?
19875 008,00 89,55
19886 519,00 30,17
19897 893,00 21,08
199010 010,00 26,82
199112 889,00 28,76
199215 251,00 18,33
199317 409,00 14,15
199421 845,00 25,48
199530 883,00 41,37
199646 805,00 51,56
199765 368,00 39,66
1998104 280,00 59,53
1999172 614,00 65,53
2000214 896,00 24,50
2001248 131,00 15,47
2002260 438,00 4,96
2003279 670,00 7,38
2004290 068,00 3,72
2005283 108,00 -2,40
2006301 922,00 6,65
2007326 098,00 8,01
2008336 922,00 3,32
2009339 715,00 0,83
2010341 077,00 0,40
2011344 085,00 0,88
2012352 114,00 2,33
2013356 264,00 1,18
2014370 047,00 3,87
2015383 919,00 3,75
2016401 613,00 4,61
2017410 662,00 2,25

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 138 264,46. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (410 662) et c'est en 1985 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 511 901. 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 = 0.89 et coefficient de détermination = 0.79).

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