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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 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19872 400,00 ?
198810 000,00 316,67
198928 900,00 189,00
199054 100,00 87,20
199172 300,00 33,64
1992100 200,00 38,59
1993143 800,00 43,51
1994239 200,00 66,34
1995365 000,00 52,59
1996492 800,00 35,01
1997566 200,00 14,89
1998790 000,00 39,53
19991 395 000,00 76,58
20001 542 000,00 10,54
20012 288 000,00 48,38
20022 449 000,00 7,04
20032 599 000,00 6,12
20043 027 000,00 16,47
20053 530 000,00 16,62
20063 802 290,00 7,71
20074 251 207,00 11,81
20084 620 000,00 8,68
20094 700 000,00 1,73
20104 710 000,00 0,21
20114 820 000,00 2,34
20124 922 000,00 2,12
20134 766 000,00 -3,17
20145 100 000,00 7,01
20155 600 000,00 9,80
20166 100 000,00 8,93
20176 400 000,00 4,92

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 727 965,15. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (6 400 000) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). 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 9 048 933. 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 = 0.76).

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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