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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960252 097
1961260 657 3,40
1962269 521 3,40
1963278 685 3,40
1964288 175 3,41
1965297 960 3,40
1966308 408 3,51
1967321 149 4,13
1968334 435 4,14
1969348 232 4,13
1970362 619 4,13
1971377 600 4,13
1972395 320 4,69
1973413 819 4,68
1974433 211 4,69
1975453 637 4,72
1976476 519 5,04
1977500 489 5,03
1978525 699 5,04
1979552 179 5,04
1980580 033 5,04
1981609 209 5,03
1982639 896 5,04
1983672 128 5,04
1984706 033 5,04
1985741 546 5,03
1986778 899 5,04
1987818 134 5,04
1988859 403 5,04
1989902 631 5,03
1990948 098 5,04
1991995 856 5,04
19921 046 090 5,04
19931 098 709 5,03
19941 134 427 3,25
19951 169 444 3,09
19961 205 593 3,09
19971 242 754 3,08
19981 281 115 3,09
19991 320 660 3,09
20001 361 482 3,09
20011 403 449 3,08
20021 441 214 2,69
20031 479 995 2,69
20041 519 875 2,69
20051 560 716 2,69
20061 643 372 5,30
20071 730 644 5,31
20081 822 681 5,32
20091 919 339 5,30
20102 021 267 5,31
20112 128 608 5,31
20122 241 809 5,32
20132 360 694 5,30
20142 486 060 5,31
20152 618 084 5,31
20162 757 316 5,32
20172 903 952 5,32
20183 058 387 5,32

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 095 932,42. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1113 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 058 387) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (252 097). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 4 022 360. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

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

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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