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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
19910,00 ?
19920,00 ?
19930,00 ?
199498,00 ?
1995122,00 24,49
19961 412,00 1 057,38
19976 942,00 391,64
199827 487,00 295,95
199987 879,00 219,71
2000250 251,00 184,77
2001301 811,00 20,60
2002553 449,00 83,38
2003782 423,00 41,37
20041 121 314,00 43,31
20051 730 106,00 54,29
20062 982 623,00 72,40
20073 630 804,00 21,73
20085 389 133,00 48,43
20096 901 492,00 28,06
20108 343 717,00 20,90
20119 352 868,00 12,09
201211 470 646,00 22,64
201313 133 772,00 14,50
201414 379 729,00 9,49
201514 959 477,00 4,03
201615 186 485,00 1,52
201715 758 366,00 3,77

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 2 746 791,43. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (15 758 366) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 22 601 025. 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 = 0.73 et coefficient de détermination = 0.53).

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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