Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1984	53,80
1992	54,90	2,04
1994	55,80	1,64
1996	53,70	-3,76
1998	53,80	0,19
2000	56,50	5,02
2002	54,60	-3,36
2004	54,10	-0,92
2005	54,50	0,74
2006	53,60	-1,65
2008	50,70	-5,41
2010	51,30	1,18
2012	51,60	0,58
2014	52,20	1,16
2016	50,10	-4,02

Faits saillants

Diminution de 7% en 32 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1984-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 53,41. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 7 %. C'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (56,5) et c'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus basse (50,1). Nous disposons des r�sultats pour 15 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 49,04. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure plut�t lin�aire, malgr� des variations notables (coefficient de corr�lation = -0.68 et coefficient de d�termination = 0.46).

Consulter cette page pour acc�der � un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'ann�e.

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

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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