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Population de réfugiés (pays d'accueil)

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 (%) **
199019 581
199129 054 48,38
199229 846 2,73
199338 375 28,58
199444 617 16,27
199547 607 6,70
199648 409 1,68
199747 381 -2,12
199845 334 -4,32
199943 440 -4,18
200047 693 9,79
200150 128 5,11
200250 432 0,61
200346 109 -8,57
200444 046 -4,47
200543 034 -2,30
200643 336 0,70
200734 522 -20,34
200836 101 4,57
200937 826 4,78
201040 260 6,43
201140 691 1,07
201242 822 5,24
201346 106 7,67
201447 043 2,03
201550 389 7,11
201659 522 18,12
201759 160 -0,61

Faits saillants


Augmentation de 202% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 43 316,57. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 202 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (59 522) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (19 581). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 88 426. 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 = 0.51 et coefficient de détermination = 0.26).

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: Irlande, Finlande, Islande, Suède, Royaume-Uni.

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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