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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 (%) **
19602 354 117
19612 389 470 1,50
19622 426 004 1,53
19632 463 142 1,53
19642 500 949 1,53
19652 539 277 1,53
19662 578 294 1,54
19672 617 960 1,54
19682 658 341 1,54
19692 699 281 1,54
19702 740 960 1,54
19712 799 913 2,15
19722 874 687 2,67
19732 951 342 2,67
19743 030 253 2,67
19753 111 377 2,68
19763 194 895 2,68
19773 280 523 2,68
19783 368 679 2,69
19793 459 317 2,69
19803 552 640 2,70
19813 622 487 1,97
19823 631 112 0,24
19833 639 763 0,24
19843 648 453 0,24
19853 657 147 0,24
19863 665 879 0,24
19873 674 639 0,24
19883 683 437 0,24
19893 692 239 0,24
19903 701 080 0,24
19913 712 933 0,32
19923 736 077 0,62
19933 759 306 0,62
19943 782 714 0,62
19953 806 273 0,62
19963 830 016 0,62
19973 853 844 0,62
19983 877 858 0,62
19993 902 026 0,62
20003 926 382 0,62
20013 948 283 0,56
20023 964 497 0,41
20033 980 785 0,41
20043 997 170 0,41
20054 013 584 0,41
20064 030 097 0,41
20074 046 685 0,41
20084 063 373 0,41
20094 080 090 0,41
20104 096 908 0,41
20114 113 802 0,41
20124 130 774 0,41
20134 147 823 0,41
20144 164 951 0,41
20154 182 156 0,41
20164 199 441 0,41
20174 216 806 0,41
20184 234 250 0,41

Faits saillants


Augmentation de 80% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 525 534,93. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 80 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 234 250) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 354 117). 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 4 355 115. 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: 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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