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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 (%) **
1960645 814
1961665 055 2,98
1962689 696 3,71
1963715 249 3,70
1964741 786 3,71
1965769 231 3,70
1966797 731 3,70
1967827 287 3,71
1968871 081 5,29
1969927 094 6,43
1970986 793 6,44
19711 050 338 6,44
19721 118 070 6,45
19731 189 965 6,43
19741 266 592 6,44
19751 348 153 6,44
19761 435 090 6,45
19771 527 371 6,43
19781 625 725 6,44
19791 730 413 6,44
19801 842 000 6,45
19811 907 720 3,57
19821 975 881 3,57
19832 046 476 3,57
19842 119 697 3,58
19852 195 325 3,57
19862 273 761 3,57
19872 355 000 3,57
19882 410 740 2,37
19892 467 640 2,36
19902 525 965 2,36
19912 585 668 2,36
19922 646 867 2,37
19932 709 341 2,36
19942 743 998 1,28
19952 749 496 0,20
19962 755 013 0,20
19972 760 526 0,20
19982 766 057 0,20
19992 771 600 0,20
20002 777 161 0,20
20012 782 719 0,20
20022 788 295 0,20
20032 793 882 0,20
20042 799 488 0,20
20052 805 090 0,20
20062 810 710 0,20
20072 816 343 0,20
20082 821 994 0,20
20092 839 304 0,61
20102 860 710 0,75
20112 882 276 0,75
20122 904 035 0,75
20132 925 898 0,75
20142 947 956 0,75
20152 970 180 0,75
20162 992 572 0,75
20173 015 132 0,75

Faits saillants


Augmentation de 367% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 2 087 431,9. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 367 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 015 132) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (645 814). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 192 615. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.91).

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: Japon, Corée du Sud, Mongolie, Taiwan.

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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