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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 ?
19960,00 ?
19972 500,00 ?
19986 725,00 169,00
199912 243,00 82,05
200051 065,00 317,10
2001152 652,00 198,94
2002254 759,00 66,89
2003435 757,00 71,05
2004708 000,00 62,48
20051 503 943,00 112,42
20062 339 317,00 55,55
20073 079 783,00 31,65
20084 405 006,00 43,03
20095 970 781,00 35,55
20107 224 176,00 20,99
20117 855 345,00 8,74
20128 804 986,00 12,09
201312 401 290,00 40,84
201418 482 638,00 49,04
201520 134 932,00 8,94
201615 025 598,00 -25,38
201711 875 506,00 -20,96

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 2 624 500,04. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (20 134 932) et c'est en 1996 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 21 917 504. 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 = 0.68 et coefficient de détermination = 0.46).

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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