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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 (%) **
1960174 229
1961183 113 5,10
1962192 464 5,11
1963202 292 5,11
1964212 636 5,11
1965235 174 10,60
1966261 328 11,12
1967290 391 11,12
1968322 733 11,14
1969358 572 11,10
1970398 449 11,12
1971442 762 11,12
1972492 073 11,14
1973546 718 11,11
1974565 014 3,35
1975580 141 2,68
1976595 695 2,68
1977611 622 2,67
1978627 997 2,68
1979644 811 2,68
1980662 099 2,68
1981679 801 2,67
1982698 002 2,68
1983716 690 2,68
1984735 905 2,68
1985755 580 2,67
1986775 810 2,68
1987796 581 2,68
1988817 938 2,68
1989839 807 2,67
1990862 291 2,68
1991885 378 2,68
1992909 116 2,68
1993933 422 2,67
1994958 413 2,68
1995984 073 2,68
1996993 644 0,97
19971 000 563 0,70
19981 007 539 0,70
19991 014 564 0,70
20001 021 648 0,70
20011 028 762 0,70
20021 035 935 0,70
20031 043 158 0,70
20041 050 442 0,70
20051 057 756 0,70
20061 065 131 0,70
20071 072 557 0,70
20081 080 036 0,70
20091 087 566 0,70
20101 095 149 0,70
20111 102 785 0,70
20121 110 473 0,70
20131 118 216 0,70
20141 126 013 0,70
20151 133 863 0,70
20161 141 769 0,70
20171 149 730 0,70
20181 157 746 0,70

Faits saillants


Augmentation de 564% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 773 629,92. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 564 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 157 746) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (174 229). 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 1 212 996. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.95).

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: Maroc, Mauritanie, Tunisie.

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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