12 décembre 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 (%) **
198531 900
198927 000 -15,36
199025 000 -7,41
199125 000 0,00
199225 000 0,00
199325 000 0,00
199425 000 0,00
199526 500 6,00
199626 520 0,08
199726 050 -1,77
199826 520 1,80
199926 520 0,00
200024 600 -7,24
200124 800 0,81
200224 800 0,00
200324 900 0,40
200424 920 0,08
200524 920 0,00
200725 900 3,93
200825 900 0,00
200925 439 -1,78
201025 439 0,00
201125 450 0,04
201225 450 0,00
201325 450 0,00
201425 450 0,00
201525 450 0,00
201625 450 0,00
201722 000 -13,56

Faits saillants


Diminution de 31% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 25 597,52. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 31 %. C'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (31 900) et c'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus basse (22 000). 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 19 700. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.47 et coefficient de détermination = 0.22).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,14 %. En 2017, cette même part est de 0,08 %.

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

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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