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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196022 772
196527 700 21,64
197037 100 33,94
197542 500 14,56
197643 550 2,47
197744 625 2,47
197845 700 2,41
197947 400 3,72
198054 200 14,35
198166 013 21,80
198270 381 6,62
198373 500 4,43
198480 770 9,89
198587 686 8,56
198692 065 4,99
198797 333 5,72
1988103 521 6,36
1989105 483 1,90
1990121 388 15,08
1991125 834 3,66
1992135 504 7,68
1993157 774 16,43
1994180 724 14,55
1995204 350 13,07
1996255 049 24,81
1997341 622 33,94
1998523 529 53,25
1999669 113 27,81
2000767 411 14,69
2001827 195 7,79
2002883 108 6,76
2003939 013 6,33
2004991 239 5,56
20051 243 994 25,50
20061 884 078 51,45
20072 742 059 45,54
20083 446 411 25,69
20093 435 958 -0,30
20103 578 463 4,15
20113 608 392 0,84
20123 449 391 -4,41
20132 706 787 -21,53
20142 709 848 0,11
20153 287 676 21,32
20162 479 802 -24,57
20172 603 178 4,98

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 987 851,93. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 11331 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 608 392) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (22 772). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 572 523. 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 = 0.81 et coefficient de détermination = 0.66).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bhoutan, Inde, Népal.

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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