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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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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19852 151 600
19892 240 000 4,11
19902 180 000 -2,68
19912 120 000 -2,75
19921 920 000 -9,43
19931 820 000 -5,21
19941 720 000 -5,49
19951 635 600 -4,91
19961 572 100 -3,88
19971 533 300 -2,47
19981 594 000 3,96
19991 575 000 -1,19
20001 454 800 -7,63
20011 420 700 -2,34
20021 467 000 3,26
20031 480 000 0,89
20041 473 000 -0,47
20051 546 000 4,96
20061 498 000 -3,10
20071 555 000 3,81
20081 540 000 -0,96
20091 563 996 1,56
20101 569 417 0,35
20111 520 100 -3,14
20121 492 200 -1,84
20131 433 150 -3,96
20141 381 250 -3,62
20151 347 300 -2,46
20161 348 400 0,08
20171 359 000 0,79

Faits saillants


Diminution de 37% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 617 030,43. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 37 %. C'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 240 000) et c'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 347 300). 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 1 107 290. 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 = -0.82 et coefficient de détermination = 0.67).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 9,69 %. En 2017, cette même part est de 4,96 %.

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

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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