Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1993	17,50
1995	17,30	-1,14
1996	17,30	0,00
2004	15,90	-8,09
2005	15,30	-3,77
2006	16,00	4,58
2007	15,90	-0,62
2008	16,10	1,26
2009	16,50	2,48
2010	17,10	3,64
2011	16,40	-4,09
2012	16,50	0,61
2013	16,20	-1,82
2014	16,30	0,62
2015	16,40	0,61

Faits saillants

Diminution de 6% en 22 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1993-2015, on enregistre une moyenne annuelle de 16,45. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 6 %. C'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (17,5) et c'est en 2005 qu'on enregistre la valeur la plus basse (15,3). Nous disposons des r�sultats pour 15 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 15,02. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure plut�t lin�aire, malgr� des variations notables (coefficient de corr�lation = -0.52 et coefficient de d�termination = 0.27).

Consulter cette page pour acc�der � un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'ann�e.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Lituanie.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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