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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19881 500,00 ?
19898 500,00 466,67
199063 926,00 652,07
1991160 898,00 151,69
1992312 647,00 94,31
1993386 132,00 23,50
1994569 251,00 47,42
1995688 513,00 20,95
19961 021 900,00 48,42
19971 740 814,00 70,35
19983 349 475,00 92,41
19997 731 635,00 130,83
200014 077 880,00 82,08
200121 757 559,00 54,55
200225 928 266,00 19,17
200330 097 700,00 16,08
200438 451 135,00 27,75
200547 128 746,00 22,57
200655 395 461,00 17,54
200766 559 462,00 20,15
200875 303 469,00 13,14
200983 193 574,00 10,48
201091 383 493,00 9,84
201194 583 253,00 3,50
2012100 727 228,00 6,50
2013106 747 373,00 5,98
2014104 948 339,00 -1,69
2015107 688 282,00 2,61
2016111 730 635,00 3,75
2017114 329 353,00 2,33

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 28 392 748,02. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (114 329 353) et c'est en 1987 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 133 405 295. 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 = 0.82 et coefficient de détermination = 0.67).

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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