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Précisions


Exportations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit ici des transferts d'armements militaires sous différentes formes (vente, aide, cadeaux), ainsi que ceux effectués avec des licences manufacturières. Cette statistique regroupe des armes conventionnelles majeures telles que les avions, les véhicules blindés, l'artillerie, les systèmes de radar, etc. La somme totale est évaluée en dollars américains de 1990.Le calcul est fait par le SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute)

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (% de la main-d'oeuvre totale)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19672 000 000
19713 000 000 50,00
19735 000 000 66,67
197411 000 000 120,00
1975105 000 000 854,55
197621 000 000 -80,00
19784 000 000 -80,95
19794 000 000 0,00
19802 000 000 -50,00
19831 000 000 -50,00
19861 000 000 0,00
19871 000 000 0,00
198971 000 000 7 000,00
19931 000 000 -98,59
200899 000 000 9 800,00
200946 000 000 -53,54
20110 -100,00
20120 ?
201418 000 000 ?
20157 000 000 -61,11
2016172 000 000 2 357,14
201756 000 000 -67,44
20183 000 000 -94,64

Faits saillants


Augmentation de 50% en 51 ans


Pour l'ensemble de la période 1967-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 27 521 739,13. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 50 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (172 000 000) et c'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 23 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 121 242 857. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.29 et coefficient de détermination = 0.09).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Italie, Espagne.

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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