Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1990	48,10
1991	46,10	-4,16
1992	44,10	-4,34
1993	42,20	-4,31
1994	40,20	-4,74
1995	38,30	-4,73
1996	36,40	-4,96
1997	34,60	-4,95
1998	32,80	-5,20
1999	31,20	-4,88
2000	29,80	-4,49
2001	28,40	-4,70
2002	27,30	-3,87
2003	26,40	-3,30
2004	25,80	-2,27
2005	25,30	-1,94
2006	25,10	-0,79
2007	24,90	-0,80
2008	25,00	0,40
2009	25,10	0,40
2010	25,50	1,59
2011	25,80	1,18
2012	26,30	1,94
2013	26,90	2,28
2014	27,60	2,60
2015	28,40	2,90
2016	29,20	2,82

Faits saillants

Diminution de 39% en 26 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1990-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 31,36. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 39 %. C'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (48,1) et c'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus basse (24,9). Nous disposons des r�sultats pour 27 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 35,25. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure plut�t lin�aire, malgr� des variations notables (coefficient de corr�lation = -0.83 et coefficient de d�termination = 0.69).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Salvador, Guatemala, Honduras, Panama.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

D'autres statistiques sur le pays

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