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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19901 010,00 ?
19911 800,00 78,22
19922 644,00 46,89
199314 687,00 455,48
199429 182,00 98,69
199551 316,00 75,85
199671 029,00 38,41
1997114 888,00 61,75
1998174 202,00 51,63
1999256 655,00 47,33
2000430 202,00 67,62
2001667 662,00 55,20
2002931 403,00 39,50
20031 393 403,00 49,60
20042 211 158,00 58,69
20053 361 775,00 52,04
20065 412 496,00 61,00
20077 983 489,00 47,50
200811 082 454,00 38,82
200916 305 417,00 47,13
201017 359 312,00 6,46
201118 319 447,00 5,53
201219 332 844,00 5,53
201320 315 150,00 5,08
201422 123 000,00 8,90
201523 899 642,00 8,03
201625 797 199,00 7,94
201728 199 083,00 9,31

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 4 909 620,7. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (28 199 083) et c'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). 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 42 044 018. 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 = 0.74 et coefficient de détermination = 0.55).

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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