20 octobre 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
Production alimentaire: chou-fleurs et brocolis (tonnes)
Production alimentaire: choux et autres crucifères (tonnes)
Production alimentaire: cultures oléagineuses (primaires) (tonnes)
Production alimentaire: dattes (tonnes)
Production alimentaire: dindes (1000 têtes)
Production alimentaire: fèves de cacao (tonnes)
Production alimentaire: fibre de coton (tonnes)
Production alimentaire: fromage (tonnes)
Production alimentaire: lait (tonnes)
Production alimentaire: légumes (primaires)
Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de blé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de bois en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de cacao en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de café en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de caoutchouc en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de coton en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de feuilles de tabac en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de fèves de soya en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de jute-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de laine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de peaux en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de poivre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de riz en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sisal-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sucre brut en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de thé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
Production minérale: zinc en milliers de tonnes
Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196133 000
196133 000 0,00
196219 000 -42,42
196219 000 0,00
196314 000 -26,32
196314 000 0,00
196418 000 28,57
196418 000 0,00
196514 000 -22,22
196514 000 0,00
196613 000 -7,14
196613 000 0,00
196714 000 7,69
196714 000 0,00
196813 000 -7,14
196813 000 0,00
196911 000 -15,38
196911 000 0,00
197012 000 9,09
197012 000 0,00
197113 000 8,33
197113 000 0,00
197210 000 -23,08
197210 000 0,00
197313 000 30,00
197313 000 0,00
197419 000 46,15
197419 000 0,00
197578 961 315,58
197578 961 0,00
1976230 810 192,31
1976230 810 0,00
1977232 085 0,55
1977232 085 0,00
1978119 390 -48,56
1978119 390 0,00
1979181 226 51,79
1979181 226 0,00
198057 800 -68,11
198057 800 0,00
198165 489 13,30
198165 489 0,00
198267 694 3,37
198267 694 0,00
198363 789 -5,77
198363 789 0,00
198457 340 -10,11
198457 340 0,00
198568 593 19,63
198568 593 0,00
1986112 735 64,35
1986112 735 0,00
1987145 574 29,13
1987145 574 0,00
1988204 416 40,42
1988204 416 0,00
1989244 012 19,37
1989244 012 0,00
1990289 949 18,83
1990289 949 0,00
1991339 872 17,22
1991339 872 0,00
1992205 692 -39,48
1992205 692 0,00
1993289 832 40,91
1993289 832 0,00
1994189 024 -34,78
1994189 024 0,00
1995238 831 26,35
1995238 831 0,00
1996350 041 46,56
1996350 041 0,00
1997416 516 18,99
1997416 516 0,00
1998496 363 19,17
1998496 363 0,00
1999599 362 20,75
1999599 362 0,00
2000923 341 54,05
2000923 341 0,00
20011 361 938 47,50
20011 361 938 0,00
20021 961 980 44,06
20021 961 980 0,00
20031 883 677 -3,99
20031 883 677 0,00
20042 344 027 24,44
20042 344 027 0,00
20051 945 402 -17,01
20051 945 402 0,00
20061 260 657 -35,20
20061 260 657 0,00
20071 722 297 36,62
20071 722 297 0,00
20081 844 440 7,09
20081 844 440 0,00
20091 706 600 -7,47
20091 706 600 0,00
20101 716 200 0,56
20101 716 200 0,00
20112 392 100 39,38
20112 392 100 0,00
20123 995 900 67,05
20123 995 900 0,00
20134 039 700 1,10
20134 039 700 0,00
20144 468 403 10,61
20144 468 403 0,00

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 724 593,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 13441 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 468 403) et c'est en 1972 qu'on enregistre la valeur la plus basse (10 000). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 7 003 019. 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 = 0.78 et coefficient de détermination = 0.61).

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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