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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 119 181
19611 145 117 2,32
19621 161 377 1,42
19631 177 868 1,42
19641 194 617 1,42
19651 211 556 1,42
19661 228 760 1,42
19671 246 208 1,42
19681 263 928 1,42
19691 281 850 1,42
19701 300 052 1,42
19711 324 116 1,85
19721 353 138 2,19
19731 382 714 2,19
19741 412 978 2,19
19751 443 904 2,19
19761 475 552 2,19
19771 507 803 2,19
19781 540 805 2,19
19791 558 887 1,17
19801 565 082 0,40
19811 571 284 0,40
19821 577 520 0,40
19831 583 780 0,40
19841 590 074 0,40
19851 596 375 0,40
19861 602 710 0,40
19871 609 071 0,40
19881 615 465 0,40
19891 621 867 0,40
19901 628 303 0,40
19911 634 765 0,40
19921 641 262 0,40
19931 645 947 0,29
19941 648 822 0,17
19951 651 702 0,17
19961 654 592 0,17
19971 657 478 0,17
19981 660 373 0,17
19991 663 274 0,17
20001 666 183 0,17
20011 669 090 0,17
20021 672 106 0,18
20031 675 899 0,23
20041 679 705 0,23
20051 683 510 0,23
20061 687 328 0,23
20071 691 156 0,23
20081 694 997 0,23
20091 698 836 0,23
20101 702 689 0,23
20111 706 551 0,23
20121 712 984 0,38
20131 721 992 0,53
20141 731 060 0,53
20151 740 175 0,53
20161 749 352 0,53
20171 758 551 0,53
20181 767 798 0,53

Faits saillants


Augmentation de 58% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 545 086,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 58 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 767 798) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 119 181). 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 1 831 863. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.92 et coefficient de détermination = 0.85).

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: Hongrie, Slovaquie.

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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