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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19601 774
19872 510 41,49
19882 670 6,37
19892 896 8,46
19903 115 7,56
19913 885 24,72
19924 068 4,71
19934 215 3,61
19946 943 64,72
19958 528 22,83
199615 475 81,46
199720 044 29,53
199824 261 21,04
199927 704 14,19
200030 880 11,46
200133 494 8,47
200235 419 5,75
200331 379 -11,41
200432 180 2,55
200532 971 2,46
200625 648 -22,21
200737 529 46,32
200843 100 14,84
200954 200 25,75
2010358 850 562,08
2011530 000 47,69
2012584 475 10,28
2013420 942 -27,98
2014361 056 -14,23
2015256 387 -28,99
2016227 261 -11,36
2017132 911 -41,52

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 104 899,06. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 7392 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (584 475) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 774). Nous disposons des résultats pour 32 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -552 554,27. 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 = 0.59 et coefficient de détermination = 0.35).

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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