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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 ?
19910,00 ?
19920,00 ?
19930,00 ?
19940,00 ?
19950,00 ?
19962 285,00 ?
19973 857,00 68,80
19985 558,00 44,10
19997 059,00 27,01
20008 560,00 21,26
200110 700,00 25,00
200215 000,00 40,19
200317 500,00 16,67
200448 311,00 176,06
200575 000,00 55,24
2006100 000,00 33,33
2007300 000,00 200,00
2008874 000,00 191,33
20091 417 546,00 62,19
20101 909 078,00 34,67
20112 400 000,00 25,72
20122 709 000,00 12,88
20133 000 000,00 10,74
20143 358 900,00 11,96
20153 560 000,00 5,99
20163 782 000,00 6,24
20174 018 000,00 6,24

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 600 485,96. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 018 000) et c'est en 1995 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 6 132 280. 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 = 0.68 et coefficient de détermination = 0.46).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Nouvelle-Zélande, Timor oriental.

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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