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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 (%) **
1960200 125
1961215 816 7,84
1962232 976 7,95
1963251 550 7,97
1964271 692 8,01
1965293 445 8,01
1966317 044 8,04
1967342 619 8,07
1968370 386 8,10
1969400 416 8,11
1970433 037 8,15
1971461 129 6,49
1972484 948 5,17
1973510 373 5,24
1974537 665 5,35
1975566 969 5,45
1976598 527 5,57
1977632 427 5,66
1978669 047 5,79
1979708 619 5,91
1980751 512 6,05
1981781 534 3,99
1982811 302 3,81
1983842 225 3,81
1984874 394 3,82
1985907 721 3,81
1986942 391 3,82
1987978 411 3,82
19881 015 885 3,83
19891 054 712 3,82
19901 095 109 3,83
19911 137 082 3,83
19921 180 756 3,84
19931 226 013 3,83
19941 273 104 3,84
19951 322 038 3,84
19961 372 961 3,85
19971 425 736 3,84
19981 456 818 2,18
19991 486 653 2,05
20001 517 480 2,07
20011 549 208 2,09
20021 582 003 2,12
20031 615 866 2,14
20041 650 885 2,17
20051 686 960 2,19
20061 724 281 2,21
20071 762 850 2,24
20081 823 070 3,42
20091 890 442 3,70
20101 964 036 3,89
20112 044 327 4,09
20122 132 054 4,29
20132 227 512 4,48
20142 331 811 4,68
20152 445 624 4,88
20162 570 004 5,09
20172 705 370 5,27
20182 737 163 1,18

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 159 256,15. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1268 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 737 163) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (200 125). 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 3 532 527. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 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: 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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