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Consommation d'énergie primaire (en millions de tonnes équivalent pétrole)
Consommation d'énergie primaire (en millions de tonnes équivalent pétrole)

Source: British Petroleum (via QUANDL)

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19651 286
19661 360 5,70
19671 407 3,46
19681 492 6,08
19691 573 5,40
19701 627 3,41
19711 659 1,98
19721 742 4,98
19731 811 3,97
19741 764 -2,59
19751 716 -2,69
19761 808 5,35
19771 853 2,48
19781 852 -0,07
19791 878 1,39
19801 812 -3,51
19811 759 -2,88
19821 683 -4,36
19831 672 -0,66
19841 761 5,35
19851 755 -0,31
19861 761 0,35
19871 822 3,45
19881 906 4,62
19891 961 2,85
19901 967 0,34
19911 965 -0,12
19921 997 1,61
19932 039 2,10
19942 076 1,84
19952 121 2,15
19962 191 3,33
19972 209 0,80
19982 223 0,64
19992 260 1,69
20002 312 2,30
20012 258 -2,34
20022 293 1,53
20032 301 0,35
20042 348 2,03
20052 350 0,10
20062 333 -0,73
20072 372 1,66
20082 320 -2,17
20092 206 -4,92
20102 285 3,59
20112 266 -0,84
20122 210 -2,45
20132 272 2,77
20142 300 1,27
20152 281 -0,86

Faits saillants


Augmentation de 77% en 50 ans


Pour l'ensemble de la période 1965-2015, on enregistre une moyenne annuelle de 1 970,12. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 77 %. C'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 371,82) et c'est en 1965 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 286,5). Nous disposons des résultats pour 51 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 319. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

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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