Dècès survenus à la guerre
Morts des militaires et des civils dans une situation de guerre, de guérilla ou de bombardements, que la forme soit conventionnelle ou non. Cette donnée couvre aussi les dommages collatéraux ou les décès des civils qui seraient provoqués par un affrontement guerrier. Le plus souvent, il s'agit d'estimés généraux qui donnent simplement un ordre de grandeur. Dans quelques cas les données sont absentes: le Vietnam par exemple. Cette information doit être considérée avec prudence.
Source: Banque mondiale
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| Dècès survenus à la guerre |
| Dépenses militaires (% des dépenses du gouvernement central) |
| Dépenses militaires (% du PIB) |
| Exportations d'armes ($US constant 1990) |
| Importations d'armes ($US constant 1990) |
| Personnel militaire (% de la main-d'oeuvre totale) |
| Personnel militaire (total) |
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| Années | Valeurs | Variations (%) ** |
| 1999 | 18,00 |
|
| 2001 | 10,00 |
-44,44 |
| 2007 | 1,00 |
-90,00 |
| 2011 | 2,00 |
100,00 |
| 2012 | 29,00 |
1 350,00 |
| 2013 | 29,00 |
0,00 |
| 2014 | 42,00 |
44,83 |
| 2015 | 48,00 |
14,29 |
| 2016 | 49,00 |
2,08 |
| 2017 | 85,00 |
73,47 |
|
| |
Augmentation de 372% en 18 ans
Pour l'ensemble de la période 1999-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 31,3. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 372 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (85) et c'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1). Nous disposons des résultats pour 10 années.
Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 151. 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 = 0.69 et coefficient de détermination = 0.47).
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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