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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199333 000
199447 000 42,42
199551 000 8,51
199646 600 -8,63
199745 150 -3,11
199848 050 6,42
199947 480 -1,19
200041 200 -13,23
200137 700 -8,50
200230 900 -18,04
200322 000 -28,80
200420 000 -9,09
200520 000 0,00
200617 000 -15,00
200717 000 0,00
200817 000 0,00
200916 531 -2,76
201015 799 -4,43
201115 850 0,32
201215 850 0,00
201315 850 0,00
201415 850 0,00
201515 850 0,00
201615 850 0,00
201716 000 0,95

Faits saillants


Diminution de 52% en 24 ans


Pour l'ensemble de la période 1993-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 27 380,4. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 52 %. C'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (51 000) et c'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus basse (15 799). Nous disposons des résultats pour 25 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 16 100. 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 = -0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

En 1993, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,14 %. En 2017, cette même part est de 0,06 %.

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

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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