Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1990	0,20
1991	0,20	0,00
1992	0,30	50,00
1993	0,30	0,00
1994	0,40	33,33
1995	0,40	0,00
1996	0,40	0,00
1997	0,50	25,00
1998	0,50	0,00
1999	0,50	0,00
2000	0,60	20,00
2001	0,60	0,00
2002	0,60	0,00
2003	0,70	16,67
2004	0,70	0,00
2005	0,70	0,00
2006	0,80	14,29
2007	0,80	0,00
2008	0,80	0,00
2009	0,80	0,00
2010	0,80	0,00
2011	0,90	12,50
2012	0,90	0,00
2013	0,90	0,00
2014	0,90	0,00
2015	0,90	0,00
2016	1,00	11,11
2017	1,00	0,00

Faits saillants

Augmentation de 400% en 27 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 0,65. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 400 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (1) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0,2). Nous disposons des r�sultats pour 28 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1,17. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� tr�s �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure lin�aire (coefficient de corr�lation = 0.98 et coefficient de d�termination = 0.97).

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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