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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19601 755 920
19611 845 658 5,11
19621 946 579 5,47
19632 053 037 5,47
19642 165 476 5,48
19652 283 738 5,46
19662 408 636 5,47
19672 540 364 5,47
19682 679 493 5,48
19692 825 827 5,46
19702 980 371 5,47
19713 143 367 5,47
19723 311 451 5,35
19733 434 706 3,72
19743 562 728 3,73
19753 695 522 3,73
19763 833 458 3,73
19773 976 143 3,72
19784 124 346 3,73
19794 278 073 3,73
19804 437 754 3,73
19814 602 931 3,72
19824 727 282 2,70
19834 853 494 2,67
19844 983 256 2,67
19855 116 117 2,67
19865 252 710 2,67
19875 392 950 2,67
19885 537 135 2,67
19895 684 762 2,67
19905 836 537 2,67
19915 992 365 2,67
19926 152 576 2,67
19936 316 612 2,67
19946 448 579 2,09
19956 582 251 2,07
19966 718 884 2,08
19976 857 966 2,07
19987 000 124 2,07
19997 145 230 2,07
20007 293 549 2,08
20017 444 526 2,07
20027 598 844 2,07
20037 756 360 2,07
20047 917 365 2,08
20058 081 255 2,07
20068 248 771 2,07
20078 419 760 2,07
20088 585 977 1,97
20098 751 162 1,92
20108 919 759 1,93
20119 091 604 1,93
20129 267 004 1,93
20139 445 291 1,92
20149 627 261 1,93
20159 812 737 1,93
201610 002 049 1,93
201710 194 477 1,92
201810 390 607 1,92

Faits saillants


Augmentation de 492% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 5 785 301,12. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 492 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10 390 607) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 755 920). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 11 708 260. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 1 et coefficient de détermination = 1).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

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

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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