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Précisions


Production de pétrole (milliers de barils par jour)
Production de pétrole par jour en milliers de barils.

Source: British Petroleum (via QUANDL)

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Production de pétrole (milliers de barils par jour)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1965362
1966370 2,21
1967411 11,08
1968439 6,81
1969461 5,01
1970487 5,64
1971486 -0,21
1972506 4,12
1973525 3,75
1974653 24,38
1975806 23,43
1976894 10,92
19771 085 21,36
19781 327 22,30
19791 607 21,10
19802 129 32,48
19812 553 19,92
19823 001 17,55
19832 930 -2,37
19842 942 0,41
19852 912 -1,02
19862 758 -5,29
19872 879 4,39
19882 877 -0,07
19892 897 0,70
19902 941 1,51
19913 100 5,40
19923 098 -0,04
19933 118 0,64
19943 138 0,64
19953 057 -2,59
19963 273 7,06
19973 411 4,23
19983 501 2,63
19993 354 -4,19
20003 459 3,12
20013 571 3,25
20023 596 0,68
20033 798 5,64
20043 832 0,89
20053 767 -1,70
20063 692 -2,00
20073 481 -5,72
20083 167 -9,01
20092 980 -5,90
20102 961 -0,63
20112 942 -0,66
20122 912 -1,02
20132 876 -1,25
20142 785 -3,15
20152 588 -7,08

Faits saillants


Augmentation de 615% en 50 ans


Pour l'ensemble de la période 1965-2015, on enregistre une moyenne annuelle de 2 405,8. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 615 %. C'est en 2004 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 832,32) et c'est en 1965 qu'on enregistre la valeur la plus basse (362). Nous disposons des résultats pour 51 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 995. 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 = 0.83 et coefficient de détermination = 0.68).

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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