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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1985129 100
1989154 000 19,29
1990175 000 13,64
1991175 000 0,00
1992175 000 0,00
1993175 000 0,00
1994175 000 0,00
1995189 000 8,00
1996190 000 0,53
1997190 000 0,00
1998190 000 0,00
1999193 770 1,98
2000207 800 7,24
2001203 800 -1,92
2002203 800 0,00
2003203 800 0,00
2004203 000 -0,39
2005204 000 0,49
2006280 000 37,25
2007286 000 2,14
2008305 000 6,64
2009331 750 8,77
2010331 750 0,00
2011329 750 -0,60
2012329 750 0,00
2013325 450 -1,30
2014336 050 3,26
2015336 050 0,00
2016336 050 0,00
2017336 000 -0,01

Faits saillants


Augmentation de 160% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 240 022,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 160 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (336 050) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (129 100). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 352 140. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,58 %. En 2017, cette même part est de 1,23 %.

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

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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