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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19855 200
19896 000 15,38
19906 000 0,00
199130 000 400,00
199230 000 0,00
199330 000 0,00
199430 000 0,00
199547 000 56,67
199640 000 -14,89
199762 000 55,00
199854 000 -12,90
199954 000 0,00
200076 000 40,74
200179 000 3,95
200280 000 1,27
200361 000 -23,75
200453 000 -13,11
200553 000 0,00
200735 000 -33,96
200835 000 0,00
200935 000 0,00
201035 000 0,00
201135 000 0,00
201235 000 0,00
201335 000 0,00
201435 000 0,00
201535 000 0,00
201635 000 0,00
201735 000 0,00

Faits saillants


Augmentation de 573% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 40 731,03. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 573 %. C'est en 2002 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (80 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 200). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 35 000. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.2 et coefficient de détermination = 0.04).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. En 2017, cette même part est de 0,13 %.

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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