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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 (%) **
1960137 486
1961151 339 10,08
1962166 609 10,09
1963183 421 10,09
1964201 955 10,10
1965222 304 10,08
1966244 735 10,09
1967269 430 10,09
1968296 655 10,10
1969326 546 10,08
1970339 836 4,07
1971350 668 3,19
1972361 862 3,19
1973373 380 3,18
1974385 281 3,19
1975397 562 3,19
1976410 253 3,19
1977423 311 3,18
1978436 804 3,19
1979450 728 3,19
1980468 589 3,96
1981491 444 4,88
1982515 448 4,88
1983540 624 4,88
1984567 067 4,89
1985594 725 4,88
1986623 773 4,88
1987654 240 4,88
1988686 240 4,89
1989719 711 4,88
1990754 863 4,88
1991792 274 4,96
1992832 239 5,04
1993874 101 5,03
1994918 131 5,04
1995964 379 5,04
19961 013 026 5,04
19971 063 982 5,03
19981 117 577 5,04
19991 173 872 5,04
20001 233 086 5,04
20011 295 111 5,03
20021 360 348 5,04
20031 428 872 5,04
20041 500 949 5,04
20051 576 448 5,03
20061 655 857 5,04
20071 739 266 5,04
20081 827 000 5,04
20091 918 900 5,03
20102 015 559 5,04
20112 117 087 5,04
20122 223 879 5,04
20132 335 743 5,03
20142 453 399 5,04
20152 576 982 5,04
20162 706 790 5,04
20172 843 137 5,04
20182 986 352 5,04

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 004 936,19. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2072 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 986 352) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (137 486). 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 3 885 962. 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, Tanzanie.

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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