20 juillet 2019 Recherche  
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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 (%) **
1985482 800
1989520 000 7,71
1990550 000 5,77
1991565 000 2,73
1992580 000 2,65
1993580 000 0,00
1994580 000 0,00
1995846 000 45,86
1996835 000 -1,30
1997834 000 -0,12
1998834 000 0,00
1999834 000 0,00
2000900 000 7,91
2001908 000 0,89
2002909 000 0,11
2003909 000 0,00
2004921 000 1,32
2005921 000 0,00
2006923 000 0,22
2007921 000 -0,22
2008921 000 0,00
2009921 000 0,00
2010946 000 2,71
2011946 000 0,00
2012947 800 0,19
2013947 800 0,00
2014925 800 -2,32
2015935 800 1,08
2016935 800 0,00
2017936 000 0,02

Faits saillants


Augmentation de 94% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 823 860. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 94 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (947 800) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (482 800). 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 912 667. 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 = 0.86 et coefficient de détermination = 0.73).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 2,17 %. En 2017, cette même part est de 3,41 %.

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

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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