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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960452 924
1961484 653 7,01
1962518 709 7,03
1963547 666 5,58
1964577 186 5,39
1965608 223 5,38
1966640 992 5,39
1967675 544 5,39
1968712 028 5,40
1969750 391 5,39
1970784 680 4,57
1971819 433 4,43
1972855 825 4,44
1973893 778 4,43
1974933 523 4,45
1975975 092 4,45
19761 018 630 4,47
19771 064 043 4,46
19781 111 611 4,47
19791 161 369 4,48
19801 211 737 4,34
19811 263 897 4,30
19821 318 454 4,32
19831 375 443 4,32
19841 435 062 4,33
19851 497 173 4,33
19861 562 150 4,34
19871 630 037 4,35
19881 701 066 4,36
19891 775 080 4,35
19901 856 342 4,58
19911 942 074 4,62
19922 031 944 4,63
19932 125 762 4,62
19942 224 107 4,63
19952 327 061 4,63
19962 434 994 4,64
19972 547 679 4,63
19982 665 809 4,64
19992 789 488 4,64
20002 897 252 3,86
20013 004 975 3,72
20023 116 880 3,72
20033 232 974 3,72
20043 353 583 3,73
20053 478 364 3,72
20063 607 993 3,73
20073 742 477 3,73
20083 882 195 3,73
20094 026 748 3,72
20104 176 922 3,73
20114 332 724 3,73
20124 494 367 3,73
20134 662 069 3,73
20144 836 060 3,73
20155 016 577 3,73
20165 203 864 3,73
20175 398 177 3,73

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 2 168 376,9. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1092 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 398 177) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (452 924). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 6 832 671. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.94).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

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

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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