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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
19910,00 ?
19920,00 ?
19934 810,00 ?
199410 239,00 112,87
199514 100,00 37,71
199623 098,00 63,82
199733 556,00 45,28
199861 345,00 82,81
199989 117,00 45,27
2000130 547,00 46,49
2001223 458,00 71,17
2002380 000,00 70,05
2003498 388,00 31,15
2004861 500,00 72,86
20051 062 000,00 23,27
20061 721 650,00 62,11
20072 583 318,00 50,05
20084 237 000,00 64,01
20096 268 000,00 47,93
20108 150 764,00 30,04
201113 757 000,00 68,78
201219 105 115,00 38,88
201320 264 514,00 6,07
201420 451 982,00 0,93
201520 850 543,00 1,95
201619 915 503,00 -4,48
201718 572 973,00 -6,74

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 3 462 402,65. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (20 850 543) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 18 867 349. 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 = 0.68 et coefficient de détermination = 0.46).

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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