Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1990	29,60
1991	29,10	-1,69
1992	28,60	-1,72
1993	28,40	-0,70
1994	28,30	-0,35
1995	28,40	0,35
1996	28,60	0,70
1997	28,60	0,00
1998	28,80	0,70
1999	29,10	1,04
2000	29,30	0,69
2001	29,50	0,68
2002	29,80	1,02
2003	30,00	0,67
2004	30,20	0,67
2005	30,30	0,33
2006	30,40	0,33
2007	30,20	-0,66
2008	30,00	-0,66
2009	29,80	-0,67
2010	29,40	-1,34
2011	29,20	-0,68
2012	28,90	-1,03
2013	28,70	-0,69
2014	28,60	-0,35
2015	28,60	0,00
2016	28,70	0,35

Faits saillants

Diminution de 3% en 26 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1990-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 29,23. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 3 %. C'est en 2006 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (30,4) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (28,3). Nous disposons des r�sultats pour 27 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 27,63. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure tr�s peu lin�aire (coefficient de corr�lation = 0.19 et coefficient de d�termination = 0.03).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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