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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 (%) **
1960185 764
1961199 301 7,29
1962213 855 7,30
1963229 479 7,31
1964246 277 7,32
1965264 263 7,30
1966283 601 7,32
1967304 364 7,32
1968333 627 9,61
1969367 005 10,00
1970403 780 10,02
1971444 244 10,02
1972488 834 10,04
1973537 765 10,01
1974591 678 10,03
1975651 005 10,03
1976716 383 10,04
1977788 129 10,02
1978867 186 10,03
1979922 266 6,35
1980974 906 5,71
19811 030 411 5,69
19821 089 179 5,70
19831 151 317 5,71
19841 217 115 5,72
19851 286 497 5,70
19861 359 962 5,71
19871 437 644 5,71
19881 519 904 5,72
19891 592 299 4,76
19901 665 525 4,60
19911 742 157 4,60
19921 822 467 4,61
19931 906 286 4,60
19941 994 128 4,61
19952 086 065 4,61
19962 182 425 4,62
19972 283 007 4,61
19982 388 430 4,62
19992 498 778 4,62
20002 614 452 4,63
20012 735 204 4,62
20022 861 783 4,63
20033 024 943 5,70
20043 200 793 5,81
20053 386 345 5,80
20063 582 940 5,81
20073 790 955 5,81
20084 011 368 5,81
20094 243 946 5,80
20104 490 367 5,81
20114 751 106 5,81
20125 027 386 5,82
20135 318 918 5,80
20145 627 368 5,80
20155 953 717 5,80
20166 299 006 5,80
20176 664 335 5,80
20187 050 867 5,80

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 150 900,12. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3696 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 050 867) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (185 764). 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 9 440 979. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

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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