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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960130 017
1961134 784 3,67
1962140 267 4,07
1963145 973 4,07
1964151 920 4,07
1965158 092 4,06
1966165 218 4,51
1967173 401 4,95
1968182 000 4,96
1969200 841 10,35
1970221 663 10,37
1971244 644 10,37
1972270 044 10,38
1973298 000 10,35
1974328 895 10,37
1975362 992 10,37
1976400 679 10,38
1977429 198 7,12
1978448 285 4,45
1979468 220 4,45
1980489 071 4,45
1981510 789 4,44
1982533 504 4,45
1983557 229 4,45
1984582 043 4,45
1985607 890 4,44
1986634 923 4,45
1987662 721 4,38
1988689 548 4,05
1989717 383 4,04
1990746 382 4,04
1991776 554 4,04
1992807 989 4,05
1993840 605 4,04
1994874 585 4,04
1995909 939 4,04
1996946 774 4,05
1997984 992 4,04
19981 027 669 4,33
19991 083 247 5,41
20001 141 913 5,42
20011 203 582 5,40
20021 268 674 5,41
20031 337 286 5,41
20041 409 710 5,42
20051 485 842 5,40
20061 566 198 5,41
20071 650 901 5,41
20081 740 310 5,42
20091 825 125 4,87
20101 885 545 3,31
20111 947 964 3,31
20122 012 540 3,32
20132 079 070 3,31
20142 147 896 3,31
20152 219 000 3,31
20162 292 458 3,31
20172 368 347 3,31
20182 446 749 3,31

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 916 408,14. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1782 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 446 749) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (130 017). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 957 362. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.93).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

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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