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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 (%) **
1960384 961
1961400 426 4,02
1962416 535 4,02
1963432 019 3,72
1964447 561 3,60
1965463 617 3,59
1966480 272 3,59
1967497 526 3,59
1968515 424 3,60
1969533 914 3,59
1970553 095 3,59
1971572 965 3,59
1972593 577 3,60
1973613 584 3,37
1974634 265 3,37
1975655 642 3,37
1976677 772 3,38
1977700 584 3,37
1978724 197 3,37
1979748 606 3,37
1980773 873 3,38
1981799 919 3,37
1982826 881 3,37
1983857 070 3,65
1984888 480 3,66
1985920 949 3,65
1986954 653 3,66
1987989 590 3,66
19881 025 857 3,66
19891 063 348 3,65
19901 102 263 3,66
19911 142 602 3,66
19921 184 476 3,66
19931 237 512 4,48
19941 294 894 4,64
19951 354 937 4,64
19961 417 852 4,64
19971 483 504 4,63
19981 552 292 4,64
19991 624 270 4,64
20001 699 692 4,64
20011 778 393 4,63
20021 860 855 4,64
20031 947 838 4,67
20042 039 162 4,69
20052 134 498 4,68
20062 234 432 4,68
20072 339 045 4,68
20082 448 710 4,69
20092 516 773 2,78
20102 586 826 2,78
20112 658 829 2,78
20122 732 939 2,79
20132 808 903 2,78
20142 887 087 2,78
20152 967 447 2,78
20163 050 044 2,78
20173 134 940 2,78
20183 222 199 2,78

Faits saillants


Augmentation de 737% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 365 938,58. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 737 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 222 199) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (384 961). 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 3 796 914. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

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: Brésil, Chili, Uruguay.

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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