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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 (%) **
1960359 097
1961384 417 7,05
1962404 785 5,30
1963426 232 5,30
1964448 847 5,31
1965472 595 5,29
1966497 635 5,30
1967524 002 5,30
1968551 805 5,31
1969581 000 5,29
1970610 490 5,08
1971641 478 5,08
1972674 084 5,08
1973708 251 5,07
1974744 200 5,08
1975781 974 5,08
1976819 890 4,85
1977852 253 3,95
1978885 939 3,95
1979920 958 3,95
1980957 411 3,96
1981995 202 3,95
19821 034 539 3,95
19831 075 431 3,95
19841 117 999 3,96
19851 162 128 3,95
19861 208 063 3,95
19871 255 814 3,95
19881 304 387 3,87
19891 343 622 3,01
19901 384 093 3,01
19911 425 784 3,01
19921 468 790 3,02
19931 512 970 3,01
19941 558 542 3,01
19951 605 487 3,01
19961 653 914 3,02
19971 703 662 3,01
19981 754 978 3,01
19991 807 840 3,01
20001 862 370 3,02
20011 918 388 3,01
20021 976 172 3,01
20032 028 406 2,64
20042 081 097 2,60
20052 135 006 2,59
20062 190 388 2,59
20072 247 207 2,59
20082 305 582 2,60
20092 365 306 2,59
20102 426 662 2,59
20112 489 611 2,59
20122 554 282 2,60
20132 620 448 2,59
20142 688 423 2,59
20152 758 161 2,59
20162 829 709 2,59
20172 903 112 2,59
20182 978 419 2,59

Faits saillants


Augmentation de 729% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 440 327,75. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 729 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 978 419) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (359 097). 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 3 476 435. 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 = 0.98).

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: Gambie, Guinée, Liberia, Guinée-Bissau, Sierra Leone.

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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