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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 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
19912 447,00 ?
19927 628,00 211,73
199315 221,00 99,54
199426 106,00 71,51
199545 138,00 72,90
199654 640,00 21,05
199765 995,00 20,78
199878 624,00 19,14
1999144 388,00 83,64
2000366 952,00 154,14
2001597 826,00 62,92
20021 244 976,00 108,25
20031 576 360,00 26,62
20041 837 552,00 16,57
20051 981 464,00 7,83
20062 274 650,00 14,80
20072 684 331,00 18,01
20082 723 323,00 1,45
20092 956 061,00 8,55
20103 181 995,00 7,64
20112 945 395,00 -7,44
20122 714 938,00 -7,82
20132 846 196,00 4,83
20143 005 490,00 5,60
20153 137 213,00 4,38
20163 267 344,00 4,15
20173 091 222,00 -5,39

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 932 032,07. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 267 344) et c'est en 1990 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 3 993 377. 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 = 0.83 et coefficient de détermination = 0.69).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Dominicaine (Rep), Haïti, Trinité-et-Tobago.

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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