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Abonnés avec un accès haute vitesse (par 100 habitants)
Pour 1000 habitants, nombre d'abonnées ayant un accès haute vitesse, ou haut débit à Internet, peu importe la technologie utilisée.

Source: International Telecommunication Union World Telecommunication Development

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Nombre de serveurs sécurisés (par million de résidents)
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Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde
Transport ferroviaire - marchandises transportées (en millions de tonnes par km)
Transport ferroviaire -passagers transportés (en million de passagers par km)
Utilisateurs d'Internet (par 100 habitants)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
20020,01
20030,01 0,00
20040,21 2 000,00
20050,82 290,48
20061,27 54,88
20071,53 20,47
20081,56 1,96
20091,50 -3,85
20101,56 4,00
20111,81 16,03
20122,07 14,36
20132,50 20,77
20142,89 15,60
20153,30 14,19
20163,56 7,88
20173,86 8,43

Faits saillants


Très forte augmentation en 15 ans


Pour l'ensemble de la période 2002-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1,78. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 56831 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3,86) et c'est en 2002 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0,01). Nous disposons des résultats pour 16 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 6,79. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.96).

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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