10 décembre 2019 Recherche  
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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 (%) **
1960179 063
1961196 682 9,84
1962216 063 9,85
1963230 820 6,83
1964239 394 3,71
1965248 262 3,70
1966257 471 3,71
1967267 022 3,71
1968276 941 3,71
1969287 126 3,68
1970297 615 3,65
1971308 487 3,65
1972319 773 3,66
1973331 438 3,65
1974343 546 3,65
1975356 097 3,65
1976369 124 3,66
1977382 589 3,65
1978396 566 3,65
1979409 968 3,38
1980422 651 3,09
1981435 691 3,09
1982449 152 3,09
1983463 028 3,09
1984477 353 3,09
1985492 080 3,09
1986507 283 3,09
1987522 956 3,09
1988539 135 3,09
1989555 373 3,01
1990571 692 2,94
1991588 491 2,94
1992605 807 2,94
1993623 583 2,93
1994641 907 2,94
1995660 769 2,94
1996680 212 2,94
1997700 171 2,93
1998720 745 2,94
1999741 923 2,94
2000765 122 3,13
2001796 057 4,04
2002828 288 4,05
2003861 825 4,05
2004896 768 4,05
2005933 026 4,04
2006970 804 4,05
20071 010 110 4,05
20081 051 066 4,05
20091 093 563 4,04
20101 137 840 4,05
20111 181 177 3,81
20121 224 623 3,68
20131 269 540 3,67
20141 316 169 3,67
20151 364 512 3,67
20161 414 700 3,68
20171 466 589 3,67
20181 520 381 3,67

Faits saillants


Augmentation de 749% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 651 122,19. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 749 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 520 381) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (179 063). 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 1 868 516. 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: Japon, Corée du Nord, Corée du Sud, Taiwan.

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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