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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960346 586
1961369 470 6,60
1962393 900 6,61
1963419 945 6,61
1964447 752 6,62
1965477 316 6,60
1966508 877 6,61
1967542 524 6,61
1968578 448 6,62
1969616 641 6,60
1970657 414 6,61
1971700 884 6,61
1972747 293 6,62
1973794 791 6,36
1974839 329 5,60
1975886 362 5,60
1976936 102 5,61
1977988 484 5,60
19781 043 876 5,60
19791 102 372 5,60
19801 164 234 5,61
19811 229 382 5,60
19821 298 273 5,60
19831 383 355 6,55
19841 493 207 7,94
19851 611 443 7,92
19861 739 224 7,93
19871 877 138 7,93
19882 026 202 7,94
19892 186 642 7,92
19902 360 035 7,93
19912 547 177 7,93
19922 749 447 7,94
19932 935 428 6,76
19943 010 784 2,57
19953 088 076 2,57
19963 167 462 2,57
19973 248 662 2,56
19983 332 060 2,57
19993 417 598 2,57
20003 505 456 2,57
20013 595 320 2,56
20023 687 617 2,57
20033 782 284 2,57
20043 879 516 2,57
20053 978 970 2,56
20064 081 116 2,57
20074 185 884 2,57
20084 293 492 2,57
20094 403 866 2,57
20104 517 078 2,57
20114 633 200 2,57
20124 752 308 2,57
20134 874 477 2,57
20144 999 787 2,57
20155 128 318 2,57
20165 260 153 2,57
20175 395 378 2,57
20185 534 079 2,57

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 436 482,95. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1497 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 534 079) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (346 586). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 6 451 781. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.97).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

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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