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Population de réfugiés (pays d'accueil)

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19923 000
1993300 -90,00
1994695 131,67
1995620 -10,79
19961 166 88,06
19972 174 86,45
19983 634 67,16
19994 541 24,96
200015 364 238,34
200115 346 -0,12
20023 437 -77,60
20033 306 -3,81
20041 834 -44,53
20051 018 -44,49
2006929 -8,74
20071 133 21,96
20081 799 58,78
20092 679 48,92
20103 131 16,87
20113 323 6,13
20122 248 -32,35
20132 048 -8,90
20142 026 -1,07
20151 969 -2,81
20162 729 38,60
20172 516 -7,81
20182 657 5,60

Faits saillants


Diminution de 11% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 171,19. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 11 %. C'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (15 364) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (300). Nous disposons des résultats pour 27 années. Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Kazakhstan, Turkménistan, Ouzbékistan.

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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