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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 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
19910,00 ?
19920,00 ?
19930,00 ?
19940,00 ?
19950,00 ?
19961 058,00 ?
199712 362,00 1 068,43
199830 087,00 143,38
199948 733,00 61,97
2000115 748,00 137,51
2001223 275,00 92,90
2002365 346,00 63,63
2003776 000,00 112,40
2004985 600,00 27,01
20051 131 006,00 14,75
20061 263 841,00 11,74
20071 794 433,00 41,98
20081 967 531,00 9,65
20091 943 216,00 -1,24
20102 153 425,00 10,82
20112 213 223,00 2,78
20122 235 460,00 1,00
20132 237 250,00 0,08
20142 224 439,00 -0,57
20152 083 583,00 -6,33
20162 050 494,00 -1,59
20172 008 008,00 -2,07

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 605 741,7. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 237 250) et c'est en 1995 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 1 588 357. 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 = 0.8 et coefficient de détermination = 0.65).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Croatie, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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