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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 ?
198610 817,00 ?
198717 411,00 60,96
198827 302,00 56,81
198939 419,00 44,38
199086 620,00 119,74
1991130 000,00 50,08
1992200 573,00 54,29
1993340 022,00 69,53
1994571 720,00 68,14
19951 005 066,00 75,80
19961 520 320,00 51,27
19972 000 000,00 31,55
19982 200 000,00 10,00
19992 990 000,00 35,91
20005 121 748,00 71,30
20017 385 000,00 44,19
20029 053 000,00 22,59
200311 124 000,00 22,88
200414 611 000,00 31,35
200519 545 000,00 33,77
200619 463 722,00 -0,42
200723 347 000,00 19,95
200827 713 000,00 18,70
200930 144 000,00 8,77
201033 858 700,00 12,32
201136 661 300,00 8,28
201241 324 700,00 12,72
201343 005 000,00 4,07
201444 928 600,00 4,47
201544 104 000,00 -1,84
201643 465 000,00 -1,45
201742 338 500,00 -2,59

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 11 296 278,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (44 928 600) et c'est en 1984 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 45 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 44 881 620. 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 = 0.82 et coefficient de détermination = 0.67).

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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