Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1981	49,20
1989	48,10	-2,24
2006	51,60	7,28
2007	52,00	0,78
2008	50,90	-2,12
2009	51,10	0,39
2010	50,20	-1,76
2011	48,10	-4,18
2012	45,90	-4,57
2013	46,50	1,31
2014	46,20	-0,65
2015	46,10	-0,22
2016	45,90	-0,43
2017	45,80	-0,22

Faits saillants

Diminution de 7% en 36 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1981-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 48,4. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 7 %. C'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (52) et c'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus basse (45,8). Nous disposons des r�sultats pour 14 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 45,35. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu lin�aire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corr�lation = -0.35 et coefficient de d�termination = 0.12).

Consulter cette page pour acc�der � un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'ann�e.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Br�sil, Chili, Paraguay.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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