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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

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 (%) **
1960588 271
1961601 006 2,16
1962614 036 2,17
1963627 347 2,17
1964640 967 2,17
1965654 843 2,16
1966670 169 2,34
1967691 880 3,24
1968714 325 3,24
1969737 434 3,24
1970761 324 3,24
1971785 988 3,24
1972811 487 3,24
1973837 739 3,24
1974864 879 3,24
1975892 898 3,24
1976921 865 3,24
1977951 688 3,24
1978982 519 3,24
19791 014 349 3,24
19801 047 256 3,24
19811 081 135 3,24
19821 116 160 3,24
19831 152 319 3,24
19841 190 764 3,34
19851 233 560 3,59
19861 277 956 3,60
19871 323 951 3,60
19881 371 667 3,60
19891 420 964 3,59
19901 472 105 3,60
19911 525 087 3,60
19921 580 052 3,60
19931 636 839 3,59
19941 686 610 3,04
19951 700 091 0,80
19961 713 700 0,80
19971 727 379 0,80
19981 741 186 0,80
19991 755 104 0,80
20001 769 153 0,80
20011 783 275 0,80
20021 797 529 0,80
20031 811 897 0,80
20041 828 955 0,94
20051 858 568 1,62
20061 888 701 1,62
20071 919 324 1,62
20081 950 485 1,62
20091 982 065 1,62
20102 014 201 1,62
20112 046 858 1,62
20122 080 091 1,62
20132 113 769 1,62
20142 148 041 1,62
20152 182 869 1,62
20162 218 261 1,62
20172 254 227 1,62
20182 290 777 1,62

Faits saillants


Augmentation de 289% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 390 812,63. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 289 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 290 777) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (588 271). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 537 621. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.99).

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: Libye, Maroc, Mauritanie.

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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