7 décembre 2019 Recherche  
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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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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
198513 700
198920 000 45,99
199020 000 0,00
199120 000 0,00
199224 000 20,00
199324 000 0,00
199422 000 -8,33
199529 200 32,73
199629 200 0,00
199729 200 0,00
199829 200 0,00
199929 200 0,00
200027 200 -6,85
200129 400 8,09
200229 400 0,00
200329 100 -1,02
200429 000 -0,34
200529 000 0,00
200729 000 0,00
200829 000 0,00
200929 120 0,41
201029 120 0,00
201129 100 -0,07
201229 100 0,00
201329 100 0,00
201429 100 0,00
201529 100 0,00
201629 100 0,00
201729 000 -0,34

Faits saillants


Augmentation de 112% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 26 987,59. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 112 %. C'est en 2002 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (29 400) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (13 700). 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 28 933. 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 = 0.73 et coefficient de détermination = 0.53).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,06 %. En 2017, cette même part est de 0,11 %.

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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