18 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 (%) **
1961632 015
1961632 015 0,00
1962590 941 -6,50
1962590 941 0,00
1963523 360 -11,44
1963523 360 0,00
1964596 535 13,98
1964596 535 0,00
1965458 625 -23,12
1965458 625 0,00
1966604 688 31,85
1966604 688 0,00
1967624 303 3,24
1967624 303 0,00
1968596 659 -4,43
1968596 659 0,00
1969597 888 0,21
1969597 888 0,00
1970628 195 5,07
1970628 195 0,00
1971570 396 -9,20
1971570 396 0,00
1972562 459 -1,39
1972562 459 0,00
1973558 796 -0,65
1973558 796 0,00
1974532 000 -4,80
1974532 000 0,00
1975505 800 -4,92
1975505 800 0,00
1976428 910 -15,20
1976428 910 0,00
1977490 993 14,47
1977490 993 0,00
1978499 491 1,73
1978499 491 0,00
1979505 980 1,30
1979505 980 0,00
1980532 000 5,14
1980532 000 0,00
1981420 240 -21,01
1981420 240 0,00
1982463 785 10,36
1982463 785 0,00
1983461 090 -0,58
1983461 090 0,00
1984521 000 12,99
1984521 000 0,00
1985549 736 5,52
1985549 736 0,00
1986627 994 14,24
1986627 994 0,00
1987654 692 4,25
1987654 692 0,00
1988657 768 0,47
1988657 768 0,00
1989678 749 3,19
1989678 749 0,00
1990665 560 -1,94
1990665 560 0,00
1991656 175 -1,41
1991656 175 0,00
1992628 415 -4,23
1992628 415 0,00
1993638 143 1,55
1993638 143 0,00
1994725 976 13,76
1994725 976 0,00
1995766 493 5,58
1995766 493 0,00
1996854 352 11,46
1996854 352 0,00
1997913 017 6,87
1997913 017 0,00
19981 203 949 31,86
19981 203 949 0,00
1999935 115 -22,33
1999935 115 0,00
2000875 347 -6,39
2000875 347 0,00
2001906 644 3,58
2001906 644 0,00
2002796 601 -12,14
2002796 601 0,00
2003798 021 0,18
2003798 021 0,00
2004789 409 -1,08
2004789 409 0,00
2005513 118 -35,00
2005513 118 0,00
2006513 700 0,11
2006513 700 0,00
2007616 917 20,09
2007616 917 0,00
2008701 606 13,73
2008701 606 0,00
2009634 069 -9,63
2009634 069 0,00
2010626 222 -1,24
2010626 222 0,00
2011810 300 29,40
2011810 300 0,00
2012831 700 2,64
2012831 700 0,00
2013848 900 2,07
2013848 900 0,00
2014933 100 9,92
2014933 100 0,00

Faits saillants


Augmentation de 48% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 652 924,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 48 %. C'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 203 949) et c'est en 1981 qu'on enregistre la valeur la plus basse (420 240). 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 1 479 633. 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 = 0.58 et coefficient de détermination = 0.34).

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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