Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1990	36,40
1991	35,20	-3,30
1992	33,90	-3,69
1993	32,80	-3,24
1994	31,70	-3,35
1995	30,70	-3,15
1996	29,80	-2,93
1997	29,00	-2,68
1998	28,40	-2,07
1999	27,80	-2,11
2000	27,20	-2,16
2001	26,90	-1,10
2002	26,60	-1,12
2003	26,40	-0,75
2004	26,20	-0,76
2005	25,90	-1,15
2006	25,70	-0,77
2007	25,40	-1,17
2008	24,90	-1,97
2009	24,60	-1,20
2010	24,30	-1,22
2011	24,10	-0,82
2012	24,00	-0,41
2013	24,10	0,42
2014	24,20	0,41
2015	24,60	1,65
2016	25,00	1,63

Faits saillants

Diminution de 31% en 26 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1990-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 27,62. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 31 %. C'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (36,4) et c'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus basse (24). Nous disposons des r�sultats pour 27 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 26,44. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� tr�s �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure lin�aire (coefficient de corr�lation = -0.92 et coefficient de d�termination = 0.84).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Irak, Jordanie, Syrie.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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