5 décembre 2019 Recherche  
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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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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1985598 000
1989647 000 8,19
1990650 000 0,46
1991750 000 15,38
1992750 000 0,00
1993750 000 0,00
1994750 000 0,00
1995641 000 -14,53
1996668 000 4,21
1997676 500 1,27
1998676 500 0,00
1999676 500 0,00
2000687 500 1,63
2001687 500 0,00
2002690 500 0,44
2003690 500 0,00
2004696 000 0,80
2005693 000 -0,43
2006692 000 -0,14
2007692 000 0,00
2008692 000 0,00
2009659 500 -4,70
2010659 500 0,00
2011659 500 0,00
2012659 500 0,00
2013659 500 0,00
2014632 500 -4,09
2015634 500 0,32
2016634 000 -0,08
2017634 000 0,00

Faits saillants


Augmentation de 6% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 676 233,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 6 %. C'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (750 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (598 000). 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 581 733. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.33 et coefficient de détermination = 0.11).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 2,69 %. En 2017, cette même part est de 2,31 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Japon, Corée du Nord, Mongolie, Taiwan.

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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