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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1985142 000
1989191 000 34,51
1990190 000 -0,52
1991190 000 0,00
1992181 000 -4,74
1993181 000 0,00
1994185 000 2,21
1995178 100 -3,73
1996181 100 1,68
1997181 050 -0,03
1998181 050 0,00
1999179 550 -0,83
2000180 500 0,53
2001171 500 -4,99
2002169 500 -1,17
2003175 000 3,24
2004176 000 0,57
2005176 000 0,00
2006185 000 5,11
2007185 000 0,00
2008185 000 0,00
2009184 550 -0,24
2010184 550 0,00
2011184 550 0,00
2012184 500 -0,03
2013184 500 0,00
2014184 500 0,00
2015184 500 0,00
2016184 500 0,00
2017178 000 -3,52

Faits saillants


Augmentation de 25% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 180 616,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 25 %. C'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (191 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (142 000). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 173 667. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.27 et coefficient de détermination = 0.07).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,64 %. En 2017, cette même part est de 0,65 %.

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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