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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196048 021
196579 000 64,51
1970104 000 31,65
1975169 000 62,50
1976194 259 14,95
1977227 564 17,14
1978271 010 19,09
1979325 154 19,98
1980395 640 21,68
1981488 670 23,51
1982585 390 19,79
1983700 097 19,59
1984849 129 21,29
1985958 598 12,89
19861 042 827 8,79
19871 131 719 8,52
19881 247 687 10,25
19891 388 183 11,26
19901 585 744 14,23
19911 816 860 14,57
19922 091 578 15,12
19932 410 721 15,26
19942 863 755 18,79
19953 332 447 16,37
19963 771 314 13,17
19974 223 042 11,98
19984 384 148 3,81
19994 430 799 1,06
20004 628 000 4,45
20014 709 564 1,76
20024 669 903 -0,84
20034 571 561 -2,11
20044 446 265 -2,74
20054 365 647 -1,81
20064 342 100 -0,54
20074 350 000 0,18
20084 514 000 3,77
20094 524 000 0,22
20104 609 800 1,90
20114 522 900 -1,89
20124 588 900 1,46
20134 535 800 -1,16
20144 410 200 -2,77
20154 489 500 1,80
20164 837 200 7,74
20176 578 200 35,99

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 2 713 258,61. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 13599 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (6 578 200) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (48 021). 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 8 185 633. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.93 et coefficient de détermination = 0.87).

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

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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