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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960178 698
1961198 421 11,04
1962220 352 11,05
1963244 707 11,05
1964271 793 11,07
1965302 823 11,42
1966342 615 13,14
1967387 635 13,14
1968438 645 13,16
1969496 199 13,12
1970552 500 11,35
1971577 095 4,45
1972602 821 4,46
1973629 618 4,45
1974657 646 4,45
1975688 044 4,62
1976724 777 5,34
1977763 361 5,32
1978804 058 5,33
1979846 924 5,33
1980891 193 5,23
1981933 218 4,72
1982977 286 4,72
19831 023 436 4,72
19841 071 833 4,73
19851 121 716 4,65
19861 171 185 4,41
19871 222 836 4,41
19881 276 841 4,42
19891 333 072 4,40
19901 391 862 4,41
19911 384 106 -0,56
19921 298 153 -6,21
19931 217 753 -6,19
19941 142 231 -6,20
19951 095 316 -4,11
19961 133 560 3,49
19971 173 028 3,48
19981 213 927 3,49
19991 256 253 3,49
20001 300 115 3,49
20011 345 383 3,48
20021 392 292 3,49
20031 440 836 3,49
20041 491 144 3,49
20051 547 977 3,81
20061 628 355 5,19
20071 712 907 5,19
20081 801 975 5,20
20091 895 410 5,19
20101 993 829 5,19
20112 097 358 5,19
20122 206 263 5,19
20132 320 822 5,19
20142 441 330 5,19
20152 568 096 5,19
20162 701 443 5,19
20172 841 715 5,19
20182 989 270 5,19

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 202 950,12. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1573 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 989 270) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (178 698). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 913 181. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bahreïn, Oman, Qatar, Arabie Saoudite, Yémen.

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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