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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 (%) **
198520 000
198940 000 100,00
199060 000 50,00
199160 000 0,00
199270 000 16,67
199370 000 0,00
199460 000 -14,29
199551 500 -14,17
199651 500 0,00
199746 500 -9,71
199841 500 -10,75
199941 500 0,00
200050 600 21,93
200156 800 12,25
200256 800 0,00
200361 800 8,80
200455 000 -11,00
200547 000 -14,55
200747 000 0,00
200847 000 0,00
200946 800 -0,43
201046 800 0,00
201146 800 0,00
201246 800 0,00
201346 800 0,00
201446 800 0,00
201546 400 -0,85
201646 400 0,00
201746 000 -0,86

Faits saillants


Augmentation de 130% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 50 141,38. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 130 %. C'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (70 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (20 000). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 44 853. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = -0.15 et coefficient de détermination = 0.02).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,09 %. En 2017, cette même part est de 0,17 %.

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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