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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 (%) **
1985235 300
1989283 000 20,27
1990283 000 0,00
1991283 000 0,00
1992283 000 0,00
1993295 000 4,24
1994290 000 -1,69
1995420 500 45,00
1996393 500 -6,42
1997337 000 -14,36
1998377 000 11,87
1999377 000 0,00
2000416 600 10,50
2001410 000 -1,58
2002419 000 2,20
2003427 200 1,96
2004419 000 -1,92
2005421 000 0,48
2006420 000 -0,24
2007420 000 0,00
2008421 000 0,24
2009419 560 -0,34
2010419 560 0,00
2011474 550 13,11
2012453 550 -4,43
2013453 550 0,00
2014453 550 0,00
2015454 550 0,22
2016454 550 0,00
2017455 000 0,10

Faits saillants


Augmentation de 93% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 388 984. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 93 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (474 550) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (235 300). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 457 500. 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 = 0.9 et coefficient de détermination = 0.81).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 1,06 %. En 2017, cette même part est de 1,66 %.

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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