18 juin 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
Production alimentaire: chou-fleurs et brocolis (tonnes)
Production alimentaire: choux et autres crucifères (tonnes)
Production alimentaire: cultures oléagineuses (primaires) (tonnes)
Production alimentaire: dattes (tonnes)
Production alimentaire: dindes (1000 têtes)
Production alimentaire: fèves de cacao (tonnes)
Production alimentaire: fibre de coton (tonnes)
Production alimentaire: fromage (tonnes)
Production alimentaire: lait (tonnes)
Production alimentaire: légumes (primaires)
Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de blé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de bois en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de cacao en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de café en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de caoutchouc en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de coton en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de feuilles de tabac en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de fèves de soya en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de jute-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de laine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de peaux en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de poivre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de riz en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sisal-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sucre brut en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de thé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
Production minérale: zinc en milliers de tonnes
Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1961196 000
1961196 000 0,00
1962190 000 -3,06
1962190 000 0,00
1963200 000 5,26
1963200 000 0,00
1964220 000 10,00
1964220 000 0,00
1965270 000 22,73
1965270 000 0,00
1966273 000 1,11
1966273 000 0,00
1967230 000 -15,75
1967230 000 0,00
1968341 884 48,65
1968341 884 0,00
1969446 011 30,46
1969446 011 0,00
1970388 000 -13,01
1970388 000 0,00
1971421 000 8,51
1971421 000 0,00
1972500 000 18,76
1972500 000 0,00
1973419 000 -16,20
1973419 000 0,00
1974430 000 2,63
1974430 000 0,00
1975570 000 32,56
1975570 000 0,00
1976674 000 18,25
1976674 000 0,00
1977566 000 -16,02
1977566 000 0,00
1978594 000 4,95
1978594 000 0,00
1979453 000 -23,74
1979453 000 0,00
1980286 000 -36,87
1980286 000 0,00
1981342 000 19,58
1981342 000 0,00
1982393 000 14,91
1982393 000 0,00
1983413 000 5,09
1983413 000 0,00
1984338 000 -18,16
1984338 000 0,00
1985354 000 4,73
1985354 000 0,00
1986322 000 -9,04
1986322 000 0,00
1987357 000 10,87
1987357 000 0,00
1988440 000 23,25
1988440 000 0,00
1989623 585 41,72
1989623 585 0,00
1990602 000 -3,46
1990602 000 0,00
1991567 000 -5,81
1991567 000 0,00
1992657 000 15,87
1992657 000 0,00
1993804 000 22,37
1993804 000 0,00
1994850 000 5,72
1994850 000 0,00
1995913 000 7,41
1995913 000 0,00
1996759 000 -16,87
1996759 000 0,00
1997740 000 -2,50
1997740 000 0,00
1998924 000 24,86
1998924 000 0,00
19991 053 000 13,96
19991 053 000 0,00
20001 096 000 4,08
20001 096 000 0,00
20011 174 000 7,12
20011 174 000 0,00
20021 217 000 3,66
20021 217 000 0,00
20031 300 000 6,82
20031 300 000 0,00
20041 080 000 -16,92
20041 080 000 0,00
20051 237 000 14,54
20051 237 000 0,00
20061 258 029 1,70
20061 258 029 0,00
20071 261 803 0,30
20071 261 803 0,00
20082 314 909 83,46
20082 314 909 0,00
20092 354 664 1,72
20092 354 664 0,00
20102 373 501 0,80
20102 373 501 0,00
20112 551 000 7,48
20112 551 000 0,00
20122 734 000 7,17
20122 734 000 0,00
20132 748 000 0,51
20132 748 000 0,00
20142 763 000 0,55
20142 763 000 0,00

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 862 636,78. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1310 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 763 000) et c'est en 1962 qu'on enregistre la valeur la plus basse (190 000). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 922 333. 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 = 0.83 et coefficient de détermination = 0.7).

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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