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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
198535 000
198999 000 182,86
1990112 000 13,13
1991112 000 0,00
1992135 000 20,54
1993102 000 -24,44
199470 000 -31,37
1995308 500 340,71
1996307 700 -0,26
1997360 500 17,16
1998359 000 -0,42
1999359 000 0,00
2000360 000 0,28
2001207 000 -42,50
2002192 000 -7,25
2003192 000 0,00
2004192 000 0,00
2005191 000 -0,52
2006191 000 0,00
2007191 000 0,00
2008191 000 0,00
2009191 300 0,16
2010191 300 0,00
2011191 300 0,00
2012191 300 0,00
2013191 300 0,00
2014191 300 0,00
2015191 300 0,00
2016191 300 0,00
2017191 000 -0,16

Faits saillants


Augmentation de 446% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 199 603,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 446 %. C'est en 1997 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (360 500) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (35 000). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 190 800. 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 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,16 %. En 2017, cette même part est de 0,70 %.

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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