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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 (%) **
19601 832 687
19611 849 752 0,93
19621 867 011 0,93
19631 884 444 0,93
19641 902 075 0,94
19651 909 218 0,38
19661 905 654 -0,19
19671 902 115 -0,19
19681 898 594 -0,19
19691 895 105 -0,18
19701 894 894 -0,01
19711 898 173 0,17
19721 901 687 0,19
19731 905 421 0,20
19741 909 394 0,21
19751 905 802 -0,19
19761 894 388 -0,60
19771 883 078 -0,60
19781 871 826 -0,60
19791 860 648 -0,60
19801 852 615 -0,43
19811 847 807 -0,26
19821 843 075 -0,26
19831 838 425 -0,25
19841 833 851 -0,25
19851 836 180 0,13
19861 845 482 0,51
19871 854 830 0,51
19881 864 241 0,51
19891 873 674 0,51
19901 887 011 0,71
19911 904 397 0,92
19921 921 980 0,92
19931 939 688 0,92
19941 957 596 0,92
19951 969 268 0,60
19961 974 479 0,26
19971 979 690 0,26
19981 984 924 0,26
19991 990 173 0,26
20001 995 529 0,27
20012 000 973 0,27
20022 006 441 0,27
20032 011 926 0,27
20042 017 434 0,27
20052 024 387 0,34
20062 032 865 0,42
20072 041 404 0,42
20082 050 017 0,42
20092 058 667 0,42
20102 067 390 0,42
20112 076 177 0,43
20122 085 039 0,43
20132 093 938 0,43
20142 102 915 0,43
20152 111 956 0,43
20162 121 062 0,43
20172 130 233 0,43
20182 139 470 0,43

Faits saillants


Augmentation de 17% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 948 121,61. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 17 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 139 470) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 832 687). 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 2 203 105. 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 = 0.86 et coefficient de détermination = 0.74).

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: Belgique, Allemagne, Luxembourg, Suisse.

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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