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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 ?
19854 800,00 ?
198615 300,00 218,75
198724 200,00 58,17
198833 000,00 36,36
198956 000,00 69,70
199079 000,00 41,07
1991115 000,00 45,57
1992166 000,00 44,35
1993216 000,00 30,12
1994321 000,00 48,61
1995539 000,00 67,91
19961 016 000,00 88,50
19971 717 000,00 69,00
19983 351 000,00 95,17
19996 745 460,00 101,30
200010 755 000,00 59,44
200112 200 000,00 13,44
200212 100 000,00 -0,82
200313 200 000,00 9,09
200414 800 000,00 12,12
200515 834 000,00 6,99
200617 296 000,00 9,23
200719 285 000,00 11,50
200820 627 000,00 6,96
200920 149 000,00 -2,32
201019 179 000,00 -4,81
201119 829 309,00 3,39
201219 717 000,00 -0,57
201319 467 000,00 -1,27
201419 562 000,00 0,49
201520 809 054,00 6,37
201620 890 000,00 0,39
201720 532 000,00 -1,71

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 7 347 336,04. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (20 890 000) et c'est en 1983 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 23 040 159. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.75).

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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