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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 ?
1986821,00 ?
19875 882,00 616,44
198817 563,00 198,59
198939 936,00 127,39
199063 223,00 58,31
1991123 551,00 95,42
1992250 584,00 102,82
1993413 557,00 65,04
1994737 283,00 78,28
19951 297 826,00 76,03
19961 844 627,00 42,13
19972 203 905,00 19,48
19981 976 957,00 -10,30
19992 339 401,00 18,33
20003 056 000,00 30,63
20017 550 000,00 147,05
200217 449 890,00 131,12
200321 616 910,00 23,88
200426 965 548,00 24,74
200530 460 238,00 12,96
200640 125 470,00 31,73
200752 973 994,00 32,02
200861 837 164,00 16,73
200965 952 313,00 6,65
201071 726 300,00 8,75
201177 449 000,00 7,98
201285 012 000,00 9,77
201393 849 000,00 10,40
201497 096 000,00 3,46
2015102 942 000,00 6,02
2016119 669 000,00 16,25
2017121 530 000,00 1,56

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 24 099 477,09. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (121 530 000) et c'est en 1985 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 183 118 467. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.62).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Cambodge, Laos, Viêt Nam.

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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