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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 ?
19856 415,00 ?
19869 044,00 40,98
198716 534,00 82,82
198833 609,00 103,27
198966 070,00 96,58
1990266 000,00 302,60
1991568 000,00 113,53
1992783 000,00 37,85
19931 207 175,00 54,17
19942 240 000,00 85,56
19953 923 000,00 75,13
19966 422 000,00 63,70
199711 737 904,00 82,78
199820 489 000,00 74,55
199930 296 000,00 47,86
200042 246 000,00 39,44
200151 246 000,00 21,30
200254 200 000,00 5,76
200356 770 000,00 4,74
200462 750 000,00 10,53
200571 500 000,00 13,94
200680 418 000,00 12,47
200789 801 000,00 11,67
200890 341 000,00 0,60
200990 032 886,00 -0,34
201093 666 088,00 4,04
201196 040 913,00 2,54
201297 188 624,00 1,20
201396 863 107,00 -0,33
201489 914 609,00 -7,17
201587 691 238,00 -2,47
201685 955 905,00 -1,98
201783 871 543,00 -2,42

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 32 577 405,72. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (97 188 624) et c'est en 1984 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 59 788 394. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.75).

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 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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