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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19600,00
19650,00 ?
19700,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
19910,00 ?
19920,00 ?
1993500,00 ?
1994902,00 80,40
19953 731,00 313,64
19969 510,00 154,89
199717 232,00 81,20
199826 826,00 55,68
199940 389,00 50,56
200053 128,00 31,54
2001128 012,00 140,95
2002186 900,00 46,00
2003320 815,00 71,65
2004544 100,00 69,60
2005720 000,00 32,33
20062 530 365,00 251,44
20075 691 458,00 124,93
200812 375 274,00 117,44
200916 417 914,00 32,67
201020 952 000,00 27,62
201125 441 789,00 21,43
201220 274 090,00 -20,31
201321 500 000,00 6,05
201421 639 200,00 0,65
201521 783 300,00 0,67
201623 265 389,00 6,80
201724 265 460,00 4,30

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 4 743 223,52. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (25 441 789) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 46 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 29 740 374. 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 = 0.71 et coefficient de détermination = 0.51).

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

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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