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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 (%) **
1960389 280
1961391 899 0,67
1962396 562 1,19
1963409 295 3,21
1964422 455 3,22
1965436 001 3,21
1966450 000 3,21
1967535 143 18,92
1968636 548 18,95
1969756 807 18,89
1970900 000 18,92
19711 071 053 19,01
19721 274 923 19,03
19731 516 870 18,98
19741 805 165 19,01
1975100 000 -94,46
1976100 000 0,00
1977100 000 0,00
1978100 000 0,00
1979100 000 0,00
1980238 267 138,27
1981373 725 56,85
1982386 386 3,39
1983399 475 3,39
1984413 027 3,39
1985427 000 3,38
1986459 322 7,57
1987494 091 7,57
1988531 545 7,58
1989571 723 7,56
1990615 000 7,57
1991639 356 3,96
1992664 712 3,97
1993691 000 3,95
1994759 998 9,99
1995835 885 9,99
1996919 470 10,00
19971 011 148 9,97
19981 087 578 7,56
19991 117 702 2,77
20001 148 703 2,77
20011 180 476 2,77
20021 213 173 2,77
20031 246 775 2,77
20041 281 357 2,77
20051 316 798 2,77
20061 353 271 2,77
20071 390 754 2,77
20081 431 083 2,90
20091 476 172 3,15
20101 522 747 3,16
20111 570 791 3,16
20121 620 351 3,16
20131 671 474 3,16
20141 724 211 3,16
20151 778 611 3,16
20161 834 728 3,16
20171 892 615 3,16
20181 952 329 3,16

Faits saillants


Augmentation de 402% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 900 590,34. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 402 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 952 329) et c'est en 1979 qu'on enregistre la valeur la plus basse (100 000). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 342 516. 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 = 0.74 et coefficient de détermination = 0.55).

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: Laos, Thaïlande, Viêt Nam.

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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