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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

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 (%) **
19601 284 958
19611 292 480 0,59
19621 300 058 0,59
19631 307 679 0,59
19641 315 356 0,59
19651 323 057 0,59
19661 330 813 0,59
19671 338 615 0,59
19681 346 474 0,59
19691 354 356 0,59
19701 362 296 0,59
19711 370 283 0,59
19721 378 327 0,59
19731 386 397 0,59
19741 394 524 0,59
19751 402 912 0,60
19761 413 053 0,72
19771 423 239 0,72
19781 433 513 0,72
19791 443 860 0,72
19801 454 297 0,72
19811 464 780 0,72
19821 475 354 0,72
19831 486 004 0,72
19841 496 745 0,72
19851 507 535 0,72
19861 516 381 0,59
19871 524 350 0,53
19881 532 372 0,53
19891 540 415 0,52
19901 548 510 0,53
19911 556 648 0,53
19921 564 840 0,53
19931 573 053 0,52
19941 581 320 0,53
19951 589 631 0,53
19961 597 189 0,48
19971 597 988 0,05
19981 598 789 0,05
19991 599 589 0,05
20001 600 392 0,05
20011 601 192 0,05
20021 601 994 0,05
20031 602 797 0,05
20041 603 601 0,05
20051 612 740 0,57
20061 621 967 0,57
20071 631 247 0,57
20081 640 593 0,57
20091 649 967 0,57
20101 659 407 0,57
20111 668 901 0,57
20121 678 462 0,57
20131 688 078 0,57
20141 697 749 0,57
20151 707 475 0,57
20161 717 257 0,57
20171 727 095 0,57
20181 736 989 0,57

Faits saillants


Augmentation de 35% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 516 202,42. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 35 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 736 989) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 284 958). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 805 371. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.98).

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: 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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