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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 (%) **
19601 842 385
19611 884 872 2,31
19621 928 493 2,31
19631 973 219 2,32
19642 019 147 2,33
19652 066 119 2,33
19662 114 357 2,33
19672 163 833 2,34
19682 214 655 2,35
19692 266 647 2,35
19702 320 060 2,36
19712 374 860 2,36
19722 431 170 2,37
19732 487 101 2,30
19742 539 332 2,10
19752 592 667 2,10
19762 647 204 2,10
19772 702 740 2,10
19782 759 527 2,10
19792 817 515 2,10
19802 876 811 2,10
19812 937 195 2,10
19822 998 939 2,10
19833 062 545 2,12
19843 129 295 2,18
19853 197 329 2,17
19863 266 959 2,18
19873 338 126 2,18
19883 410 966 2,18
19893 485 210 2,18
19903 561 197 2,18
19913 638 864 2,18
19923 718 358 2,18
19933 799 388 2,18
19943 882 322 2,18
19953 967 092 2,18
19964 053 860 2,19
19974 142 305 2,18
19984 232 833 2,19
19994 325 367 2,19
20004 420 085 2,19
20014 516 637 2,18
20024 615 465 2,19
20034 716 487 2,19
20044 819 895 2,19
20054 925 309 2,19
20065 033 213 2,19
20075 143 514 2,19
20085 256 425 2,20
20095 371 528 2,19
20105 489 354 2,19
20115 609 801 2,19
20125 733 103 2,20
20135 858 804 2,19
20145 987 480 2,20
20156 119 024 2,20
20166 253 501 2,20
20176 390 977 2,20
20186 531 522 2,20

Faits saillants


Augmentation de 255% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 728 186,24. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 255 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (6 531 522) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 842 385). 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 7 468 255. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.97).

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: Laos, Thaïlande, Viêt Nam.

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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