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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 (%) **
1960311 194
1961326 221 4,83
1962342 035 4,85
1963358 616 4,85
1964376 025 4,85
1965394 228 4,84
1966413 339 4,85
1967433 376 4,85
1968454 415 4,85
1969476 412 4,84
1970499 507 4,85
1971523 658 4,83
1972540 940 3,30
1973558 742 3,29
1974577 156 3,30
1975596 178 3,30
1976615 853 3,30
1977636 121 3,29
1978657 085 3,30
1979678 741 3,30
1980701 141 3,30
1981724 216 3,29
1982748 084 3,30
1983772 738 3,30
1984798 240 3,30
1985824 511 3,29
1986851 684 3,30
1987879 752 3,30
1988908 787 3,30
1989938 695 3,29
1990969 631 3,30
19911 001 587 3,30
19921 034 642 3,30
19931 044 569 0,96
19941 046 986 0,23
19951 049 408 0,23
19961 051 840 0,23
19971 054 270 0,23
19981 056 710 0,23
19991 059 155 0,23
20001 061 609 0,23
20011 064 062 0,23
20021 066 524 0,23
20031 068 992 0,23
20041 071 469 0,23
20051 073 945 0,23
20061 076 430 0,23
20071 078 921 0,23
20081 081 421 0,23
20091 083 919 0,23
20101 086 428 0,23
20111 088 941 0,23
20121 091 465 0,23
20131 093 987 0,23
20141 096 518 0,23
20151 099 055 0,23
20161 101 602 0,23
20171 104 147 0,23
20181 106 698 0,23

Faits saillants


Augmentation de 256% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 828 519. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 256 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 106 698) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (311 194). 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 1 124 489. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.91).

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: Guatemala, Honduras, Nicaragua, Panama.

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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