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Précisions


Importations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit de la valeur de l'ensemble des produits ou équipements militaires qu'un pays se procure à l'extérieur de ses frontières. Ces acquisitions peuvent s'effectuer sous différentes formes (achat, aide, licences manufacturières, etc.) Cette statistique regroupe des armes conventionnelles majeures telles que les avions, les véhicules blindés, l'artillerie, les systèmes de radar, etc. La somme totale est calculée en dollars américains constants de 1990. Le calcul est fait par le SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute)

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (% de la main-d'oeuvre totale)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600
19618 000 000 ?
19630 -100,00
19644 000 000 ?
19650 -100,00
19661 000 000 ?
19681 000 000 0,00
196919 000 000 1 800,00
197112 000 000 -36,84
19731 000 000 -91,67
197417 000 000 1 600,00
197614 000 000 -17,65
197741 000 000 192,86
197820 000 000 -51,22
197929 000 000 45,00
19827 000 000 -75,86
198338 000 000 442,86
19844 000 000 -89,47
198614 000 000 250,00
198718 000 000 28,57
19941 000 000 -94,44
19956 000 000 500,00
200515 000 000 150,00
20069 000 000 -40,00
200718 000 000 100,00
20086 000 000 -66,67
20094 000 000 -33,33
20104 000 000 0,00
201120 000 000 400,00
20136 000 000 -70,00
20147 000 000 16,67
201516 000 000 128,57
201640 000 000 150,00
201747 000 000 17,50
20186 000 000 -87,23

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 12 942 857,14. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (47 000 000) et c'est en 1965 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 35 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 59 419 048. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.25 et coefficient de détermination = 0.06).

En 1960, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2018, cette même part est de 0,02 %.

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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