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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 ?
19931 632,00 ?
19944 868,00 198,28
199513 475,00 176,81
199623 270,00 72,69
199740 163,00 72,60
1998137 114,00 241,39
1999511 365,00 272,95
2000743 628,00 45,42
2001857 782,00 15,35
2002888 818,00 3,62
20031 149 790,00 29,36
20041 832 579,00 59,38
20052 411 753,00 31,60
20063 851 611,00 59,70
20076 137 381,00 59,35
20086 950 703,00 13,25
20097 566 245,00 8,86
20107 700 336,00 1,77
20118 316 150,00 8,00
20128 649 000,00 4,00
20138 991 899,00 3,96
20149 193 342,00 2,24
20159 334 132,00 1,53
20169 637 259,00 3,25
20179 982 186,00 3,58

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 2 281 010,46. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (9 982 186) et c'est en 1992 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 11 920 810. 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 = 0.78 et coefficient de détermination = 0.62).

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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