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Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1993815 400
1994683 400 -16,19
1995586 300 -14,21
1996464 700 -20,74
1997395 300 -14,93
1998280 500 -29,04
1999321 400 14,58
2000314 621 -2,11
2001329 935 4,87
2002345 262 4,65
2003350 963 1,65
2004398 958 13,68
2005390 824 -2,04
2006421 170 7,76
2007467 670 11,04
2008522 577 11,74
2009475 261 -9,05
2010523 759 10,20
2011596 042 13,80
2012636 748 6,83
2013678 071 6,49
2014747 804 10,28
2015767 043 2,57
2016746 446 -2,69
2017815 708 9,28

Faits saillants


Augmentation de 0% en 24 ans


Pour l'ensemble de la période 1993-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 523 034,48. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 0 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (815 708) et c'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus basse (280 500). Nous disposons des résultats pour 25 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 067 719. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.46 et coefficient de détermination = 0.21).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Moldavie, Ukraine.

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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