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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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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1985319 000
1989350 000 9,72
1990313 000 -10,57
1991305 000 -2,56
1992270 000 -11,48
1993260 000 -3,70
1994255 000 -1,92
1995302 000 18,43
1996272 900 -9,64
1997265 150 -2,84
1998264 050 -0,41
1999264 050 0,00
2000238 800 -9,56
2001228 000 -4,52
2002184 400 -19,12
2003184 400 0,00
2004162 000 -12,15
2005162 000 0,00
2006148 000 -8,64
2007142 000 -4,05
2008143 000 0,70
2009121 400 -15,10
2010121 400 0,00
2011118 050 -2,76
2012172 700 46,29
2013172 700 0,00
2014172 700 0,00
2015172 700 0,00
2016178 400 3,30
2017191 000 7,06

Faits saillants


Diminution de 40% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 215 126,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 40 %. C'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (350 000) et c'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus basse (118 050). 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 209 280. 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 = -0.86 et coefficient de détermination = 0.74).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 1,44 %. En 2017, cette même part est de 0,70 %.

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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