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Population de réfugiés (pays d'accueil)

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 (%) **
1992100 048
1993150 153 50,08
1994120 163 -19,97
1995120 080 -0,07
1996120 061 -0,02
1997126 886 5,68
199896 317 -24,09
199996 317 0,00
200069 315 -28,03
200154 760 -21,00
200264 956 18,62
200333 997 -47,66
200415 172 -55,37
200510 168 -32,98
200616 185 59,18
200710 466 -35,34
200810 224 -2,31
20096 952 -32,00
201024 743 255,91
2011128 293 418,50
201265 909 -48,63
201353 253 -19,20
201438 595 -27,53
201536 505 -5,42
201618 990 -47,98
201711 109 -41,50
20189 122 -17,89

Faits saillants


Diminution de 91% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 59 582,93. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 91 %. C'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (150 153) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (6 952). Nous disposons des résultats pour 27 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -59 098,6. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = -0.7 et coefficient de détermination = 0.5).

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: Gambie, Guinée, Guinée-Bissau, Sénégal, Sierra Leone.

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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