Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1985	25,13
1986	26,81	6,69
1987	26,45	-1,34
1988	29,07	9,91
1989	31,74	9,18
1990	29,08	-8,38
1991	26,04	-10,45
1992	28,59	9,79
1993	27,19	-4,90
1994	28,70	5,55
1995	21,22	-26,06
1996	27,23	28,32
1997	32,49	19,32
1998	42,35	30,35
1999	39,86	-5,88
2000	31,48	-21,02
2001	31,17	-0,98
2002	33,13	6,29
2003	32,26	-2,63
2004	39,33	21,92
2005	40,63	3,31
2006	40,87	0,59
2007	42,87	4,89
2008	43,93	2,47
2009	47,04	7,08
2010	45,09	-4,15
2011	42,43	-5,90
2012	43,52	2,57
2013	44,06	1,24
2014	41,11	-6,70
2015	42,46	3,28
2016	42,25	-0,49
2017	41,44	-1,92

Faits saillants

Augmentation de 65% en 32 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 35,36. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 65 %. C'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (47,04) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (21,22). Nous disposons des r�sultats pour 33 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 38,14. 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 = 0.85 et coefficient de d�termination = 0.73).

Consulter cette page pour acc�der � un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'ann�e.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Kazakhstan, Turkm�nistan, Ouzb�kistan.

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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