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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 ?
1996900,00 ?
19972 000,00 122,22
19989 032,00 351,60
199934 562,00 282,66
2000154 600,00 347,31
2001195 000,00 26,13
2002216 000,00 10,77
2003319 000,00 47,69
2004428 695,00 34,39
2005557 207,00 29,98
2006774 900,00 39,07
20071 194 583,00 54,16
20081 763 178,00 47,60
20092 249 023,00 27,56
20102 510 470,00 11,62
20112 942 313,00 17,20
20123 375 205,00 14,71
20132 877 584,00 -14,74
20143 027 243,00 5,20
20153 068 156,00 1,35
20163 367 573,00 9,76
20173 886 167,00 15,40

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 716 378,07. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 886 167) 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 4 486 695. 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 = 0.75 et coefficient de détermination = 0.57).

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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