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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960537 035
1965715 000 33,14
1970841 000 17,62
1975987 000 17,36
19761 054 996 6,89
19771 070 702 1,49
19781 092 148 2,00
19791 102 740 0,97
19801 136 453 3,06
19811 173 276 3,24
19821 197 726 2,08
19831 225 569 2,32
19841 259 761 2,79
19851 295 022 2,80
19861 327 766 2,53
19871 370 000 3,18
19881 406 000 2,63
19891 444 000 2,70
19901 469 000 1,73
19911 493 000 1,63
19921 534 000 2,75
19931 593 000 3,85
19941 658 000 4,08
19951 719 000 3,68
19961 726 600 0,44
19971 776 400 2,88
19981 809 000 1,84
19991 833 400 1,35
20001 831 000 -0,13
20011 823 000 -0,44
20021 765 000 -3,18
20031 798 000 1,87
20041 800 500 0,14
20051 729 000 -3,97
20061 761 645 1,89
20071 746 874 -0,84
20081 750 000 0,18
20091 870 000 6,86
20101 880 000 0,53
20111 880 000 0,00
20121 880 000 0,00
20131 850 000 -1,60
20141 850 000 0,00
20151 850 000 0,00
20161 760 000 -4,86
20171 790 000 1,70

Faits saillants


Augmentation de 233% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 510 056,8. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 233 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 880 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (537 035). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 614 000. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Papouasie-Nouvelle-G., Timor oriental.

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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