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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 (%) **
1990265 184
1991288 103 8,64
1992292 148 1,40
1993564 520 93,23
1994883 250 56,46
1995829 671 -6,07
1996498 732 -39,89
1997570 367 14,36
1998543 881 -4,64
1999622 203 14,40
2000680 862 9,43
2001646 900 -4,99
2002689 373 6,57
2003649 770 -5,74
2004602 088 -7,34
2005548 824 -8,85
2006485 295 -11,58
2007435 630 -10,23
2008321 909 -26,10
2009118 731 -63,12
2010109 286 -7,95
2011131 243 20,09
2012101 021 -23,03
2013102 099 1,07
201488 492 -13,33
2015211 845 139,39
2016281 498 32,88
2017308 528 9,60
2018278 322 -9,79

Faits saillants


Augmentation de 5% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 418 957,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 5 %. C'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (883 250) et c'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus basse (88 492). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 649 035. 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 = -0.57 et coefficient de détermination = 0.33).

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: Kenya, Rwanda, Ouganda.

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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