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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 ?
19900,00 ?
19910,00 ?
19920,00 ?
19930,00 ?
19940,00 ?
19950,00 ?
19961 262,00 ?
19973 500,00 177,34
19989 831,00 180,89
199912 000,00 22,06
200021 600,00 80,00
200157 000,00 163,89
2002137 953,00 142,02
2003125 950,00 -8,70
2004196 213,00 55,79
2005249 786,00 27,30
2006357 913,00 43,29
2007482 455,00 34,80
2008593 216,00 22,96
2009661 000,00 11,43
2010987 448,00 49,39
20111 232 354,00 24,80
20121 544 815,00 25,35
20131 790 295,00 15,89
20142 138 789,00 19,47
20152 140 141,00 0,06
20162 282 917,00 6,67
20171 583 537,00 -30,64

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 361 086,41. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 282 917) et c'est en 1995 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 2 415 264. 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 = 0.71 et coefficient de détermination = 0.51).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Botswana, Afrique du Sud, Namibie, Eswatini.

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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