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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 (%) **
19625 000 000,00
19640,00 -100,00
19650,00 ?
19710,00 ?
19720,00 ?
19732 000 000,00 ?
19741 000 000,00 -50,00
19753 000 000,00 200,00
19771 000 000,00 -66,67
19834 000 000,00 300,00
19846 000 000,00 50,00
19853 000 000,00 -50,00
19862 000 000,00 -33,33
19882 000 000,00 0,00
19901 000 000,00 -50,00
19912 000 000,00 100,00
19925 000 000,00 150,00
19961 000 000,00 -80,00
19972 000 000,00 100,00
19989 000 000,00 350,00
199920 000 000,00 122,22
200014 000 000,00 -30,00
20063 000 000,00 -78,57
200720 000 000,00 566,67
20088 000 000,00 -60,00
200911 000 000,00 37,50
20125 000 000,00 -54,55
201315 000 000,00 200,00
201414 000 000,00 -6,67
201527 000 000,00 92,86
20178 000 000,00 -70,37
20183 000 000,00 -62,50

Faits saillants


Diminution de 40% en 56 ans


Pour l'ensemble de la période 1962-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 156 250. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 40 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (27 000 000) et c'est en 1972 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 32 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 664 596. 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 = 0.61 et coefficient de détermination = 0.38).

En 1962, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. En 2018, cette même part est de 0,01 %.

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

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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