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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 (%) **
19854 900
19898 000 63,27
199013 000 62,50
199113 000 0,00
199212 000 -7,69
199312 000 0,00
199412 000 0,00
199515 200 26,67
199615 200 0,00
199715 150 -0,33
199815 150 0,00
199915 200 0,33
200015 200 0,00
200115 200 0,00
200215 200 0,00
200312 200 -19,74
200411 000 -9,84
200512 000 9,09
200612 000 0,00
200712 000 0,00
200812 000 0,00
200912 150 1,25
201012 150 0,00
201112 150 0,00
20127 800 -35,80
201311 800 51,28
201413 800 16,95
201515 800 14,49
201617 800 12,66
201718 000 1,12

Faits saillants


Augmentation de 267% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 12 968,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 267 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (18 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 900). 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 35 467. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.34 et coefficient de détermination = 0.12).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. En 2017, cette même part est de 0,07 %.

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

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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