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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
1991300,00 ?
19926 000,00 1 900,00
199310 000,00 66,67
199427 744,00 177,44
199588 526,00 219,08
1996223 002,00 151,91
1997484 883,00 117,43
1998747 160,00 54,09
19991 370 630,00 83,45
20003 263 200,00 138,08
20017 750 499,00 137,51
200217 608 756,00 127,20
200336 135 135,00 105,21
200473 722 222,00 104,02
2005120 000 000,00 62,77
2006150 674 000,00 25,56
2007171 200 000,00 13,62
2008199 522 340,00 16,54
2009230 050 000,00 15,30
2010237 689 224,00 3,32
2011203 751 647,00 -14,28
2012208 065 063,00 2,12
2013218 300 372,00 4,92
2014221 030 353,00 1,25
2015227 288 088,00 2,83
2016229 126 152,00 0,81
2017227 299 663,00 -0,80

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 60 552 933,48. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (237 689 224) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 262 324 047. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.62).

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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