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Précisions


Importations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit de la valeur de l'ensemble des produits ou équipements militaires qu'un pays se procure à l'extérieur de ses frontières. Ces acquisitions peuvent s'effectuer sous différentes formes (achat, aide, licences manufacturières, etc.) Cette statistique regroupe des armes conventionnelles majeures telles que les avions, les véhicules blindés, l'artillerie, les systèmes de radar, etc. La somme totale est calculée en dollars américains constants de 1990. Le calcul est fait par le SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute)

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (% de la main-d'oeuvre totale)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19601 000 000
19612 000 000 100,00
19625 000 000 150,00
196311 000 000 120,00
196439 000 000 254,55
196539 000 000 0,00
196637 000 000 -5,13
196720 000 000 -45,95
196815 000 000 -25,00
196918 000 000 20,00
19706 000 000 -66,67
197122 000 000 266,67
1972106 000 000 381,82
1973123 000 000 16,04
197423 000 000 -81,30
197843 000 000 86,96
198034 000 000 -20,93
198313 000 000 -61,76
198467 000 000 415,38
198568 000 000 1,49
1986134 000 000 97,06
198750 000 000 -62,69
198810 000 000 -80,00
1989119 000 000 1 090,00
199045 000 000 -62,18
19932 000 000 -95,56
199472 000 000 3 500,00
19951 000 000 -98,61
199628 000 000 2 700,00
199721 000 000 -25,00
200614 000 000 -33,33
200756 000 000 300,00
20094 000 000 -92,86
201034 000 000 750,00
201277 000 000 126,47
201367 000 000 -12,99

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2013, on enregistre une moyenne annuelle de 39 611 111,11. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 6600 %. C'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (134 000 000) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 000 000). Nous disposons des résultats pour 36 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 146 573 333. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.18 et coefficient de détermination = 0.03).

En 1960, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2013, cette même part est de 0,25 %.

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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