5 décembre 2019 Recherche  
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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 (%) **
198556 600
198965 000 14,84
199065 000 0,00
199165 000 0,00
199282 000 26,15
199382 000 0,00
199482 000 0,00
1995133 500 62,80
1996104 000 -22,10
199794 700 -8,94
1998109 700 15,84
1999109 700 0,00
2000119 500 8,93
2001124 000 3,77
2002124 000 0,00
2003114 500 -7,66
2004121 000 5,68
2005123 000 1,65
2007127 000 3,25
2008127 000 0,00
2009126 800 -0,16
2010126 800 0,00
2011264 300 108,44
2012264 300 0,00
2013264 300 0,00
2014264 300 0,00
2015264 300 0,00
2016124 300 -52,97
2017124 000 -0,24

Faits saillants


Augmentation de 119% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 132 848,28. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 119 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (264 300) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (56 600). 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 -118 866,67. 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 = 0.75 et coefficient de détermination = 0.56).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,25 %. En 2017, cette même part est de 0,45 %.

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

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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