7 décembre 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 (%) **
199210 000
199310 000 0,00
199410 000 0,00
19958 900 -11,00
19969 900 11,24
199710 050 1,52
199815 030 49,55
199916 030 6,65
200016 600 3,56
200117 200 3,61
200227 300 58,72
200327 300 0,00
200428 000 2,56
200529 000 3,57
200624 000 -17,24
200724 000 0,00
200824 000 0,00
200925 240 5,17
201025 240 0,00
201123 350 -7,49
201223 350 0,00
201321 950 -6,00
201427 400 24,83
201528 330 3,39
201629 650 4,66
201734 000 14,67

Faits saillants


Augmentation de 240% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 20 993,08. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 240 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (34 000) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (8 900). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 50 631. 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 = 0.86 et coefficient de détermination = 0.74).

En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,04 %. En 2017, cette même part est de 0,12 %.

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

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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