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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1985114 800
1989112 000 -2,44
1990109 000 -2,68
1991107 000 -1,83
1992107 000 0,00
1993107 000 0,00
1994104 000 -2,80
1995149 000 43,27
1996150 000 0,67
1997153 000 2,00
1998160 300 4,77
1999152 500 -4,87
2000148 500 -2,62
2001151 000 1,68
2002150 000 -0,66
2003150 000 0,00
2004146 000 -2,67
2005147 000 0,68
2006147 000 0,00
2007147 000 0,00
2008147 000 0,00
2009165 500 12,59
2010165 500 0,00
2011165 500 0,00
2012165 500 0,00
2013165 500 0,00
2014165 500 0,00
2015165 500 0,00
2016165 500 0,00
2017153 000 -7,55

Faits saillants


Augmentation de 33% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 144 536,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 33 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (165 500) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (104 000). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 144 667. 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 = 0.81 et coefficient de détermination = 0.66).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,52 %. En 2017, cette même part est de 0,56 %.

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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