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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 (%) **
1960343 527
1961353 010 2,76
1962362 768 2,76
1963372 796 2,76
1964383 116 2,77
1965393 692 2,76
1966404 576 2,76
1967415 760 2,76
1968427 269 2,77
1969439 064 2,76
1970451 201 2,76
1971485 787 7,67
1972524 721 8,01
1973566 654 7,99
1974612 004 8,00
1975660 984 8,00
1976713 959 8,01
1977771 016 7,99
1978832 722 8,00
1979899 365 8,00
1980971 445 8,01
19811 049 080 7,99
19821 133 039 8,00
19831 223 718 8,00
19841 321 794 8,01
19851 427 427 7,99
19861 541 666 8,00
19871 665 047 8,00
19881 798 493 8,01
19891 942 223 7,99
19902 097 661 8,00
19912 265 540 8,00
19922 427 445 7,15
19932 597 564 7,01
19942 779 865 7,02
19952 974 961 7,02
19963 184 046 7,03
19973 407 189 7,01
19983 646 311 7,02
19993 902 215 7,02
20004 176 469 7,03
20014 317 941 3,39
20024 462 708 3,35
20034 612 329 3,35
20044 767 182 3,36
20054 926 787 3,35
20065 091 967 3,35
20075 262 684 3,35
20085 439 373 3,36
20095 621 482 3,35
20105 809 953 3,35
20116 004 742 3,35
20126 206 062 3,35
20136 414 131 3,35
20146 629 176 3,35
20156 851 431 3,35
20167 081 137 3,35
20177 318 545 3,35
20187 563 912 3,35

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 751 334,42. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2102 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 563 912) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (343 527). 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 9 160 498. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.93).

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: 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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