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Population de réfugiés (pays d'accueil)

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 (%) **
1990125 830
199128 036 -77,72
19925 866 -79,08
199316 279 177,51
199415 874 -2,49
19954 675 -70,55
199613 532 189,45
199713 011 -3,85
19989 866 -24,17
19996 570 -33,41
20006 546 -0,37
200110 501 60,42
200263 494 504,65
200361 194 -3,62
200465 437 6,93
200559 965 -8,36
200627 365 -54,37
20078 795 -67,86
20087 826 -11,02
20099 051 15,65
20108 363 -7,60
20118 092 -3,24
20124 204 -48,05
20132 817 -32,99
20141 372 -51,30
2015760 -44,61
2016683 -10,13
2017678 -0,73
2018592 -12,68

Faits saillants


Diminution de 100% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 20 250,83. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 100 %. C'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (125 830) et c'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus basse (592). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -2 455,32. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.39 et coefficient de détermination = 0.16).

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, Sénégal.

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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