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Importations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit de la valeur de l'ensemble des produits ou équipements militaires qu'un pays se procure à l'extérieur de ses frontières. Ces acquisitions peuvent s'effectuer sous différentes formes (achat, aide, licences manufacturières, etc.) Cette statistique regroupe des armes conventionnelles majeures telles que les avions, les véhicules blindés, l'artillerie, les systèmes de radar, etc. La somme totale est calculée en dollars américains constants de 1990. Le calcul est fait par le SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute)
Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (% de la main-d'oeuvre totale)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960390 000 000
1961426 000 000 9,23
1962666 000 000 56,34
1963997 000 000 49,70
19641 115 000 000 11,84
1965722 000 000 -35,25
1966395 000 000 -45,29
1967106 000 000 -73,16
1968192 000 000 81,13
1969481 000 000 150,52
1970555 000 000 15,38
19711 090 000 000 96,40
19721 748 000 000 60,37
19731 001 000 000 -42,73
19741 111 000 000 10,99
19751 016 000 000 -8,55
1976711 000 000 -30,02
1977518 000 000 -27,14
1978692 000 000 33,59
1979605 000 000 -12,57
1980479 000 000 -20,83
1981133 000 000 -72,23
1982251 000 000 88,72
1983307 000 000 22,31
1984273 000 000 -11,07
1985206 000 000 -24,54
1986199 000 000 -3,40
1987183 000 000 -8,04
1988179 000 000 -2,19
1989196 000 000 9,50
1990158 000 000 -19,39
1991206 000 000 30,38
1992188 000 000 -8,74
1993208 000 000 10,64
1994201 000 000 -3,37
1995334 000 000 66,17
1996286 000 000 -14,37
1997519 000 000 81,47
199856 000 000 -89,21
199925 000 000 -55,36
2000241 000 000 864,00
2001221 000 000 -8,30
2002239 000 000 8,14
2003564 000 000 135,98
2004451 000 000 -20,04
2005162 000 000 -64,08
2006433 000 000 167,28
2007525 000 000 21,25
2008224 000 000 -57,33
2009113 000 000 -49,55
2010115 000 000 1,77
2011298 000 000 159,13
2012219 000 000 -26,51
201392 000 000 -57,99
2014144 000 000 56,52
2015252 000 000 75,00
2016762 000 000 202,38
2017794 000 000 4,20
2018*876 466 667 10,39
2019*1 019 123 810 16,28
2020*1 161 780 952 14,00
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -2.87005647619048E11, coefficient de régression = 1.42657142857E8. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Augmentation de 104% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 430 568 967,72. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 104 %. C'est en 1972 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 748 000 000) et c'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus basse (25 000 000). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 1 161 780 952. Cette prévision présente un niveau de fiabilité moyen puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.43).

En 1960, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 2,50 %. En 2017, cette même part est de 2,56 %.

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

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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