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Population de réfugiés (pays d'origine)

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 (%) **
1990735 689
1991673 435 -8,46
1992520 915 -22,65
1993704 051 35,16
1994797 835 13,32
1995744 637 -6,67
1996784 008 5,29
1997493 340 -37,07
1998365 398 -25,93
1999294 694 -19,35
2000266 930 -9,42
2001244 608 -8,36
2002275 422 12,60
2003353 344 28,29
2004335 467 -5,06
2005231 139 -31,10
2006160 548 -30,54
200791 540 -42,98
200875 213 -17,84
200971 599 -4,81
201070 129 -2,05
201166 780 -4,78
201223 428 -64,92
201317 558 -25,06
201413 572 -22,70
20159 991 -26,39
20166 573 -34,21
20175 989 -8,88
20185 525 -7,75

Faits saillants


Diminution de 99% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 291 012,31. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 99 %. C'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (797 835) et c'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 525). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -13 564,97. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = -0.92 et coefficient de détermination = 0.85).

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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