20 novembre 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 (%) **
19942 000 000
19954 000 000 100,00
19974 000 000 0,00
19985 000 000 25,00
200121 000 000 320,00
200211 000 000 -47,62
200416 000 000 45,45
200672 000 000 350,00
20076 000 000 -91,67
200866 000 000 1 000,00
200915 000 000 -77,27
20103 000 000 -80,00
20111 000 000 -66,67
201257 000 000 5 600,00
20139 000 000 -84,21
20142 000 000 -77,78
20163 000 000 50,00
201735 000 000 1 066,67

Faits saillants


Très forte augmentation en 23 ans


Pour l'ensemble de la période 1994-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 18 444 444,44. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1650 %. C'est en 2006 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (72 000 000) et c'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 000 000). Nous disposons des résultats pour 18 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 19 012 422. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.21 et coefficient de détermination = 0.04).

En 1994, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2017, cette même part est de 0,11 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Botswana, Lesotho, Afrique du Sud, Eswatini.

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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