20 mars 2019 Recherche  
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Précisions


Importations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit de la valeur de l'ensemble des produits ou équipements militaires qu'un pays se procure à l'extérieur de ses frontières. Ces acquisitions peuvent s'effectuer sous différentes formes (achat, aide, licences manufacturières, etc.) Cette statistique regroupe des armes conventionnelles majeures telles que les avions, les véhicules blindés, l'artillerie, les systèmes de radar, etc. La somme totale est calculée en dollars américains constants de 1990. Le calcul est fait par le SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute)
Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (% de la main-d'oeuvre totale)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19605 000 000
19612 000 000 -60,00
196231 000 000 1 450,00
196375 000 000 141,94
196497 000 000 29,33
196510 000 000 -89,69
196658 000 000 480,00
1967127 000 000 118,97
196890 000 000 -29,13
196978 000 000 -13,33
197025 000 000 -67,95
1971195 000 000 680,00
1972113 000 000 -42,05
1973206 000 000 82,30
197450 000 000 -75,73
197585 000 000 70,00
1976394 000 000 363,53
1977146 000 000 -62,94
197872 000 000 -50,68
1979314 000 000 336,11
1980129 000 000 -58,92
1981100 000 000 -22,48
198284 000 000 -16,00
1983327 000 000 289,29
1984604 000 000 84,71
1985404 000 000 -33,11
1986128 000 000 -68,32
198717 000 000 -86,72
198814 000 000 -17,65
198938 000 000 171,43
199134 000 000 -10,53
199213 000 000 -61,76
199313 000 000 0,00
1994308 000 000 2 269,23
1995848 000 000 175,32
199633 000 000 -96,11
1997555 000 000 1 581,82
199839 000 000 -92,97
1999720 000 000 1 746,15
200026 000 000 -96,39
200126 000 000 0,00
2002154 000 000 492,31
2003147 000 000 -4,55
200465 000 000 -55,78
200559 000 000 -9,23
2006408 000 000 591,53
2007526 000 000 28,92
2008508 000 000 -3,42
20091 512 000 000 197,64
2010421 000 000 -72,16
20115 000 000 -98,81
201247 000 000 840,00
201371 000 000 51,06
201471 000 000 0,00
2015104 000 000 46,48
2016266 000 000 155,77
2017187 000 000 -29,70
2018*256 133 333 36,97
2019*293 790 476 14,70
2020*331 447 619 12,82
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -7.5735980952381E10, coefficient de régression = 3.7657142857E7. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 196 210 526,32. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3640 %. C'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 512 000 000) et c'est en 1961 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 000 000). Nous disposons des résultats pour toutes les années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 331 447 619. Cette prévision présente un niveau de fiabilité faible puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure assez peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.28).

En 1960, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. En 2017, cette même part est de 0,60 %.

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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