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Précisions


Consommation d'énergie (kg de pétrole par habitant - équivalence)
La consommation d’énergie correspond à l’utilisation d’énergie primaire (à la source) avant la transformation de celle-ci. La consommation d’un pays pour une année est la somme de la production intérieure, à laquelle on ajoute les importations et l’état des stocks, moins les exportations et l’énergie distribuée aux bateaux et aux avions engagés dans le transport international. La consommation énergétique en kilogramme de pétrole par habitant permet de tenir compte de la population du pays. Cette consommation est en kilogramme de pétrole équivalent, une unité normalisée qui équivaut à l’énergie totale qui peut être produite avec un kilogramme de pétrole brut (ou 41 868 kilojoules).

Source: Banque mondiale

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Production de pétrole (en millions de tonnes)
Production de pétrole (milliers de barils par jour)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19711 292
19721 569 21,45
19731 712 9,07
19741 796 4,92
19751 640 -8,66
19761 693 3,22
19771 763 4,13
19782 215 25,60
19792 131 -3,78
19802 126 -0,23
19812 125 -0,05
19821 987 -6,48
19832 196 10,51
19842 455 11,82
19852 473 0,71
19862 631 6,38
19872 758 4,83
19882 981 8,09
19892 897 -2,84
19903 783 30,60
19914 167 10,17
19924 589 10,11
19935 488 19,59
19946 460 17,73
19955 347 -17,24
19965 359 0,23
19975 818 8,56
19985 083 -12,63
19994 587 -9,75
20004 635 1,03
20015 146 11,03
20025 066 -1,55
20036 217 22,72
20047 371 18,56
20055 056 -31,40
20065 264 4,12
20074 677 -11,15
20085 094 8,91
20094 258 -16,42
20105 007 17,59
20115 069 1,25
20124 898 -3,37
20134 880 -0,37
20145 122 4,95

Faits saillants


Augmentation de 296% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1971-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 3 838,24. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 296 %. C'est en 2004 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 370,65) et c'est en 1971 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 292,24). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 6 327. 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 = 0.85 et coefficient de détermination = 0.72).

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

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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