20 octobre 2019 Recherche  
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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
198521 600
198922 000 1,85
199022 000 0,00
1991110 000 400,00
1992110 000 0,00
1993110 000 0,00
1994110 000 0,00
1995235 500 114,09
1996225 200 -4,37
1997227 200 0,89
1998225 200 -0,88
1999218 300 -3,06
2000203 600 -6,73
2001209 600 2,95
2002246 500 17,60
2003240 900 -2,27
2004239 000 -0,79
2005200 000 -16,32
2006213 000 6,50
2007213 000 0,00
2008213 000 0,00
2009223 100 4,74
2010223 100 0,00
2011223 100 0,00
2012223 100 0,00
2013223 100 0,00
2014223 100 0,00
2015265 200 18,87
2016305 200 15,08
2017317 000 3,87

Faits saillants


Très forte augmentation en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 194 720. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1368 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (317 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (21 600). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 486 820. 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 = 0.8 et coefficient de détermination = 0.65).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,10 %. En 2017, cette même part est de 1,16 %.

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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