16 octobre 2019 Recherche  
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Précisions


Importations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit de la valeur de l'ensemble des produits ou équipements militaires qu'un pays se procure à l'extérieur de ses frontières. Ces acquisitions peuvent s'effectuer sous différentes formes (achat, aide, licences manufacturières, etc.) Cette statistique regroupe des armes conventionnelles majeures telles que les avions, les véhicules blindés, l'artillerie, les systèmes de radar, etc. La somme totale est calculée en dollars américains constants de 1990. Le calcul est fait par le SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute)

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (% de la main-d'oeuvre totale)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199270 000 000
199310 000 000 -85,71
19954 000 000 -60,00
199615 000 000 275,00
199815 000 000 0,00
19995 000 000 -66,67
20006 000 000 20,00
200116 000 000 166,67
200212 000 000 -25,00
20031 000 000 -91,67
200447 000 000 4 600,00
20059 000 000 -80,85
200652 000 000 477,78
20074 000 000 -92,31
200827 000 000 575,00
200927 000 000 0,00
20108 000 000 -70,37
20111 000 000 -87,50
20121 000 000 0,00
201373 000 000 7 200,00
20143 000 000 -95,89
201513 000 000 333,33
201629 000 000 123,08
201745 000 000 55,17
201823 000 000 -48,89

Faits saillants


Diminution de 67% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 20 640 000. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 67 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (73 000 000) et c'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 000 000). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années. En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,29 %. En 2018, cette même part est de 0,08 %.

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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