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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 (%) **
198515 800
198965 000 311,39
199065 000 0,00
199165 000 0,00
199250 000 -23,08
199350 000 0,00
199411 000 -78,00
199512 000 9,09
199611 000 -8,33
19976 100 -44,55
19986 100 0,00
19996 100 0,00
20006 100 0,00
200111 000 80,33
200211 000 0,00
20038 200 -25,45
200411 000 34,15
200511 000 0,00
200611 000 0,00
200711 000 0,00
200811 000 0,00
200911 200 1,82
201011 200 0,00
201111 200 0,00
201211 200 0,00
201311 200 0,00
201411 200 0,00
201511 200 0,00
201611 200 0,00
201711 000 -1,79

Faits saillants


Diminution de 30% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 18 500. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 30 %. C'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (65 000) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (6 100). 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 10 867. 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 = -0.57 et coefficient de détermination = 0.32).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,07 %. En 2017, cette même part est de 0,04 %.

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

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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