15 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 (%) **
1961110 000
1961110 000 0,00
1962123 500 12,27
1962123 500 0,00
1963120 000 -2,83
1963120 000 0,00
1964206 000 71,67
1964206 000 0,00
1965210 000 1,94
1965210 000 0,00
1966165 500 -21,19
1966165 500 0,00
1967225 000 35,95
1967225 000 0,00
1968180 000 -20,00
1968180 000 0,00
1969153 000 -15,00
1969153 000 0,00
1970220 000 43,79
1970220 000 0,00
1971230 500 4,77
1971230 500 0,00
1972209 300 -9,20
1972209 300 0,00
1973246 000 17,53
1973246 000 0,00
1974281 595 14,47
1974281 595 0,00
1975300 754 6,80
1975300 754 0,00
1976351 458 16,86
1976351 458 0,00
1977400 983 14,09
1977400 983 0,00
1978355 400 -11,37
1978355 400 0,00
1979340 000 -4,33
1979340 000 0,00
1980351 000 3,24
1980351 000 0,00
1981314 000 -10,54
1981314 000 0,00
1982344 000 9,55
1982344 000 0,00
1983262 000 -23,84
1983262 000 0,00
1984241 000 -8,02
1984241 000 0,00
1985265 000 9,96
1985265 000 0,00
1986262 000 -1,13
1986262 000 0,00
1987290 543 10,89
1987290 543 0,00
1988348 071 19,80
1988348 071 0,00
1989367 955 5,71
1989367 955 0,00
1990420 019 14,15
1990420 019 0,00
1991401 339 -4,45
1991401 339 0,00
1992449 700 12,05
1992449 700 0,00
1993439 145 -2,35
1993439 145 0,00
1994461 665 5,13
1994461 665 0,00
1995816 166 76,79
1995816 166 0,00
1996654 074 -19,86
1996654 074 0,00
19971 055 661 61,40
19971 055 661 0,00
1998873 904 -17,22
1998873 904 0,00
1999817 233 -6,48
1999817 233 0,00
2000647 270 -20,80
2000647 270 0,00
2001947 167 46,33
2001947 167 0,00
2002867 270 -8,44
2002867 270 0,00
20031 055 536 21,71
20031 055 536 0,00
20041 120 000 6,11
20041 120 000 0,00
2005830 000 -25,89
2005830 000 0,00
20062 000 000 140,96
20062 000 000 0,00
20071 900 000 -5,00
20071 900 000 0,00
20082 471 711 30,09
20082 471 711 0,00
20091 857 840 -24,84
20091 857 840 0,00
20103 108 821 67,34
20103 108 821 0,00
20113 345 877 7,63
20113 345 877 0,00
20123 079 525 -7,96
20123 079 525 0,00
20134 120 000 33,79
20134 120 000 0,00
20143 200 000 -22,33
20143 200 000 0,00

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 822 490,41. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2809 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 120 000) et c'est en 1961 qu'on enregistre la valeur la plus basse (110 000). 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 4 189 358. 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 = 0.78 et coefficient de détermination = 0.61).

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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