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Précisions


Importations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit de la valeur de l'ensemble des produits ou équipements militaires qu'un pays se procure à l'extérieur de ses frontières. Ces acquisitions peuvent s'effectuer sous différentes formes (achat, aide, licences manufacturières, etc.) 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 calculée en dollars américains constants 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 (%) **
1960138 000 000
196141 000 000 -70,29
1962195 000 000 375,61
1963227 000 000 16,41
1964418 000 000 84,14
1965518 000 000 23,92
1966401 000 000 -22,59
1967442 000 000 10,22
1968603 000 000 36,43
1969411 000 000 -31,84
1970573 000 000 39,42
1971487 000 000 -15,01
1972513 000 000 5,34
1973551 000 000 7,41
1974695 000 000 26,13
1975658 000 000 -5,32
1976295 000 000 -55,17
1977349 000 000 18,31
1978298 000 000 -14,61
1979645 000 000 116,44
1980528 000 000 -18,14
1981478 000 000 -9,47
1982448 000 000 -6,28
1983285 000 000 -36,38
1984241 000 000 -15,44
1985332 000 000 37,76
1986450 000 000 35,54
1987215 000 000 -52,22
1988193 000 000 -10,23
1989276 000 000 43,01
1990606 000 000 119,57
199163 000 000 -89,60
1992184 000 000 192,06
199314 000 000 -92,39
199429 000 000 107,14
19952 000 000 -93,10
199639 000 000 1 850,00
199761 000 000 56,41
1998170 000 000 178,69
1999142 000 000 -16,47
200021 000 000 -85,21
200119 000 000 -9,52
200216 000 000 -15,79
200317 000 000 6,25
2004285 000 000 1 576,47
2005437 000 000 53,33
200661 000 000 -86,04
200798 000 000 60,66
200876 000 000 -22,45
200956 000 000 -26,32
2010107 000 000 91,07
201180 000 000 -25,23
201221 000 000 -73,75
201320 000 000 -4,76
20140 -100,00
201522 000 000 ?
2016186 000 000 745,45
201799 000 000 -46,77
2018*149 000 000 50,51
2019*175 000 000 17,45
2020*201 000 000 14,86
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -5.2319E10, coefficient de régression = 2.6E7. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Diminution de 28% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 255 775 862,07. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 28 %. C'est en 1974 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (695 000 000) et c'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 201 000 000. Cette prévision présente un niveau de fiabilité élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = -0.63).

En 1960, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,88 %. En 2017, cette même part est de 0,32 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Croatie, Macédoine, Monténégro, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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