Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1990	1,70
1991	3,30	94,12
1992	5,70	72,73
1993	8,80	54,39
1994	12,40	40,91
1995	16,10	29,84
1996	19,40	20,50
1997	22,00	13,40
1998	23,90	8,64
1999	25,10	5,02
2000	25,80	2,79
2001	26,10	1,16
2002	26,10	0,00
2003	25,90	-0,77
2004	25,70	-0,77
2005	25,50	-0,78
2006	25,60	0,39
2007	25,90	1,17
2008	26,30	1,54
2009	26,80	1,90
2010	27,40	2,24
2011	27,80	1,46
2012	28,20	1,44
2013	28,40	0,71
2014	28,40	0,00
2015	28,30	-0,35
2016	27,90	-1,41
2017	27,40	-1,79

Faits saillants

Tr�s forte augmentation en 27 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 22,21. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 1512 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (28,4) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1,7). Nous disposons des r�sultats pour 28 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 26,42. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure plut�t lin�aire, malgr� des variations notables (coefficient de corr�lation = 0.82 et coefficient de d�termination = 0.68).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Botswana, Lesotho, Afrique du Sud, Namibie.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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