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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 ?
19900,00 ?
199134 600,00 ?
199256 044,00 61,98
1993102 400,00 82,71
1994171 903,00 67,87
1995493 862,00 187,29
1996959 024,00 94,19
19971 343 620,00 40,10
19981 733 652,00 29,03
19992 849 980,00 64,39
20006 454 359,00 126,47
200112 159 163,00 88,39
200215 383 001,00 26,51
200322 509 560,00 46,33
200432 935 875,00 46,32
200534 778 995,00 5,60
200642 868 911,00 23,26
200757 344 815,00 33,77
200868 117 167,00 18,79
200975 586 646,00 10,97
201083 150 138,00 10,01
201194 189 795,00 13,28
2012101 978 345,00 8,27
2013102 823 569,00 0,83
2014111 326 045,00 8,27
2015117 838 074,00 5,85
2016120 096 895,00 1,92
2017115 824 982,00 -3,56

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 26 589 378,78. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (120 096 895) et c'est en 1990 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 149 917 548. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.63).

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

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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