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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196078 690
196584 000 6,75
197091 000 8,33
1975110 000 20,88
1976123 000 11,82
1977136 000 10,57
1978149 000 9,56
1979154 000 3,36
1980167 000 8,44
1981177 400 6,23
1982191 440 7,91
1983201 452 5,23
1984215 421 6,93
1985240 443 11,62
1986251 687 4,68
1987266 187 5,76
1988286 493 7,63
1989334 593 16,79
1990403 000 20,44
1991497 000 23,33
1992654 000 31,59
1993827 000 26,45
19941 007 000 21,77
19951 128 000 12,02
19961 208 000 7,09
19971 300 528 7,66
19981 393 355 7,14
19991 471 000 5,57
20001 425 000 -3,13
20011 191 335 -16,40
20021 127 447 -5,36
20031 219 213 8,14
20041 308 569 7,33
20051 341 156 2,49
20061 266 119 -5,59
20072 393 767 89,06
20082 991 158 24,96
20093 516 281 17,56
20103 749 364 6,63
20113 566 076 -4,89
20123 279 054 -8,05
20132 924 861 -10,80
20142 487 738 -14,95
20152 222 370 -10,67
20162 070 173 -6,85
20172 046 390 -1,15

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 158 103,48. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2501 %. C'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 749 364) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (78 690). 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 -192 727,93. 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 = 0.85 et coefficient de détermination = 0.73).

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

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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