10 décembre 2019 Recherche  
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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 (%) **
199228 000
199328 000 0,00
199415 000 -46,43
199511 000 -26,67
199618 000 63,64
199718 000 0,00
199819 000 5,56
199919 000 0,00
200014 500 -23,68
200117 500 20,69
200217 500 0,00
200329 000 65,71
200426 000 -10,34
200526 000 0,00
200622 000 -15,38
200722 000 0,00
200822 000 0,00
200922 000 0,00
201022 000 0,00
201122 000 0,00
201222 000 0,00
201322 000 0,00
201436 500 65,91
201536 500 0,00
201641 500 13,70
201742 000 1,20

Faits saillants


Augmentation de 50% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 23 807,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 50 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (42 000) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (11 000). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 80 967. 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 = 0.62 et coefficient de détermination = 0.39).

En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,11 %. En 2017, cette même part est de 0,15 %.

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