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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 ?
19930,00 ?
19940,00 ?
19950,00 ?
19960,00 ?
19972 995,00 ?
19987 500,00 150,42
199917 000,00 126,67
200050 000,00 194,12
200195 000,00 90,00
2002165 138,00 73,83
2003243 613,00 47,52
2004332 565,00 36,51
2005433 635,00 30,39
2006708 000,00 63,27
20071 190 319,00 68,12
20081 549 542,00 30,18
20092 187 334,00 41,16
20102 602 283,00 18,97
20112 695 335,00 3,58
20123 312 239,00 22,89
20134 262 993,00 28,70
20144 516 114,00 5,94
20154 855 206,00 7,51
20165 505 424,00 13,39
20176 069 905,00 10,25

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 887 003,04. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (6 069 905) et c'est en 1996 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 10 110 061. 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 = 0.71 et coefficient de détermination = 0.5).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Ghana, Côte d'Ivoire, Nigeria.

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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