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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 (%) **
198562 500
198982 000 31,20
1990146 000 78,05
1991191 000 30,82
1992172 000 -9,95
1993172 000 0,00
1994164 000 -4,65
1995177 500 8,23
1996178 500 0,56
1997178 000 -0,28
1998178 000 0,00
1999178 000 0,00
2000217 000 21,91
2001217 200 0,09
2002215 000 -1,01
2003215 000 0,00
2004214 000 -0,47
2005216 000 0,93
2006240 000 11,11
2007238 000 -0,83
2008238 000 0,00
2009249 000 4,62
2010249 000 0,00
2011249 000 0,00
2012249 000 0,00
2013251 500 1,00
2014251 500 0,00
2015251 500 0,00
2016251 500 0,00
2017252 000 0,20

Faits saillants


Augmentation de 303% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 204 790. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 303 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (252 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (62 500). 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 255 667. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.82).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,28 %. En 2017, cette même part est de 0,92 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bahreïn, Koweït, Oman, Qatar, Yémen.

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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