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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
198525 000
198935 000 40,00
199035 000 0,00
199135 000 0,00
199235 000 0,00
199335 000 0,00
199435 000 0,00
199563 000 80,00
199671 000 12,70
199786 000 21,13
199890 000 4,65
199990 000 0,00
200090 000 0,00
200186 000 -4,44
200291 000 5,81
2003103 000 13,19
2004131 000 27,18
2005131 000 0,00
2006131 000 0,00
2007131 000 0,00
2008131 000 0,00
2009157 753 20,42
2010157 753 0,00
2011157 750 -0,00
2012157 750 0,00
2013157 750 0,00
2014157 750 0,00
2015158 600 0,54
2016158 600 0,00
2017112 000 -29,38

Faits saillants


Augmentation de 348% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 101 190,2. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 348 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (158 600) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (25 000). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 82 803. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,11 %. En 2017, cette même part est de 0,41 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bhoutan, Sri Lanka, Inde.

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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