12 décembre 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
Production alimentaire: chou-fleurs et brocolis (tonnes)
Production alimentaire: choux et autres crucifères (tonnes)
Production alimentaire: cultures oléagineuses (primaires) (tonnes)
Production alimentaire: dattes (tonnes)
Production alimentaire: dindes (1000 têtes)
Production alimentaire: fèves de cacao (tonnes)
Production alimentaire: fibre de coton (tonnes)
Production alimentaire: fromage (tonnes)
Production alimentaire: lait (tonnes)
Production alimentaire: légumes (primaires)
Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de blé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de bois en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de cacao en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de café en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de caoutchouc en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de coton en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de feuilles de tabac en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de fèves de soya en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de jute-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de laine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de peaux en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de poivre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de riz en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sisal-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sucre brut en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de thé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
Production minérale: zinc en milliers de tonnes
Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1961370 000
1961370 000 0,00
1962330 000 -10,81
1962330 000 0,00
1963355 000 7,58
1963355 000 0,00
1964360 000 1,41
1964360 000 0,00
1965390 000 8,33
1965390 000 0,00
1966440 000 12,82
1966440 000 0,00
1967500 000 13,64
1967500 000 0,00
1968430 000 -14,00
1968430 000 0,00
1969410 000 -4,65
1969410 000 0,00
1970373 237 -8,97
1970373 237 0,00
1971310 000 -16,94
1971310 000 0,00
1972430 000 38,71
1972430 000 0,00
1973550 000 27,91
1973550 000 0,00
1974450 000 -18,18
1974450 000 0,00
1975250 000 -44,44
1975250 000 0,00
1976450 000 80,00
1976450 000 0,00
1977430 000 -4,44
1977430 000 0,00
1978420 000 -2,33
1978420 000 0,00
1979400 000 -4,76
1979400 000 0,00
1980380 000 -5,00
1980380 000 0,00
1981370 000 -2,63
1981370 000 0,00
1982350 000 -5,41
1982350 000 0,00
1983330 000 -5,71
1983330 000 0,00
1984350 000 6,06
1984350 000 0,00
1985400 000 14,29
1985400 000 0,00
1986459 000 14,75
1986459 000 0,00
1987271 000 -40,96
1987271 000 0,00
1988322 000 18,82
1988322 000 0,00
1989330 000 2,48
1989330 000 0,00
1990452 911 37,25
1990452 911 0,00
1991327 089 -27,78
1991327 089 0,00
1992132 047 -59,63
1992132 047 0,00
1993533 083 303,71
1993533 083 0,00
1994489 486 -8,18
1994489 486 0,00
1995734 000 49,95
1995734 000 0,00
1996947 000 29,02
1996947 000 0,00
19971 042 026 10,03
19971 042 026 0,00
19981 124 000 7,87
19981 124 000 0,00
19991 336 080 18,87
19991 336 080 0,00
20001 180 432 -11,65
20001 180 432 0,00
20011 143 263 -3,15
20011 143 263 0,00
20021 114 772 -2,49
20021 114 772 0,00
20031 178 792 5,74
20031 178 792 0,00
20041 060 396 -10,04
20041 060 396 0,00
2005942 000 -11,17
2005942 000 0,00
20061 417 800 50,51
20061 417 800 0,00
20071 582 000 11,58
20071 582 000 0,00
20081 676 000 5,94
20081 676 000 0,00
20091 612 000 -3,82
20091 612 000 0,00
20102 089 890 29,65
20102 089 890 0,00
20112 178 842 4,26
20112 178 842 0,00
20121 177 390 -45,96
20121 177 390 0,00
20131 207 000 2,51
20131 207 000 0,00
20141 357 220 12,45
20141 357 220 0,00

Faits saillants


Augmentation de 267% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 726 773,26. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 267 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 178 842) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (132 047). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 326 183. 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 = 0.8 et coefficient de détermination = 0.64).

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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