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Population de réfugiés (pays d'accueil)

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 (%) **
19945 193
19955 193 0,00
19963 591 -30,85
19974 564 27,10
19986 101 33,68
19992 697 -55,79
20002 951 9,42
20012 983 1,08
20022 966 -0,57
20032 877 -3,00
20042 459 -14,53
20052 346 -4,60
20062 275 -3,03
20077 277 219,87
20087 201 -1,04
20097 334 1,85
20103 022 -58,79
20113 176 5,10
20122 807 -11,62
20132 968 5,74
20143 219 8,46
20153 273 1,68
20163 302 0,89
20173 211 -2,76
20182 620 -18,41

Faits saillants


Diminution de 50% en 24 ans


Pour l'ensemble de la période 1994-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 824,24. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 50 %. C'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 334) et c'est en 2006 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 275). Nous disposons des résultats pour 25 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 628. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = -0.21 et coefficient de détermination = 0.05).

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: 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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