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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 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19901 650,00 ?
19915 700,00 245,45
199221 550,00 278,07
199336 300,00 68,45
199452 200,00 43,80
199573 543,00 40,89
1996200 972,00 173,27
1997421 814,00 109,89
1998742 642,00 76,06
19991 013 314,00 36,45
20001 273 857,00 25,71
20011 793 284,00 40,78
20022 306 943,00 28,64
20032 930 343,00 27,02
20044 092 558,00 39,66
20055 583 356,00 36,43
20069 120 000,00 63,34
200715 417 247,00 69,05
200820 951 834,00 35,90
200924 700 361,00 17,89
201029 115 149,00 17,87
201132 461 415,00 11,49
201229 388 077,00 -9,47
201329 793 297,00 1,38
201431 880 043,00 7,00
201534 235 810,00 7,39
201636 933 161,00 7,88
201738 915 386,00 5,37

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 7 683 952,15. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (38 915 386) et c'est en 1989 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 54 947 863. 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 = 0.76 et coefficient de détermination = 0.58).

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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