20 novembre 2019 Recherche  
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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 (%) **
1992430 000
1993380 000 -11,63
1994350 000 -7,89
1995518 500 48,14
1996466 800 -9,97
1997453 400 -2,87
1998449 400 -0,88
1999428 000 -4,76
2000420 400 -1,78
2001419 800 -0,14
2002414 800 -1,19
2003403 000 -2,84
2004271 000 -32,75
2005273 000 0,74
2006215 000 -21,25
2007215 000 0,00
2008215 000 0,00
2009214 825 -0,08
2010214 825 0,00
2011214 850 0,01
2012214 850 0,00
2013121 500 -43,45
2014204 000 67,90
2015256 000 25,49
2016292 000 14,06
2017297 000 1,71

Faits saillants


Diminution de 31% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 321 267,31. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 31 %. C'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (518 500) et c'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus basse (121 500). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 523 167. 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 = -0.79 et coefficient de détermination = 0.62).

En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 1,75 %. En 2017, cette même part est de 1,08 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Moldavie, Russie.

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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