12 décembre 2019 Recherche  
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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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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199240 000
199341 000 2,50
199420 000 -51,22
199541 700 108,50
199646 000 10,31
199786 000 86,96
1998100 000 16,28
199994 000 -6,00
200079 100 -15,85
200172 000 -8,98
200272 000 0,00
200372 000 0,00
200475 000 4,17
200591 000 21,33
200687 000 -4,40
200787 000 0,00
200887 000 0,00
200987 000 0,00
201087 000 0,00
201168 000 -21,84
201268 000 0,00
201368 000 0,00
201468 000 0,00
201568 000 0,00
201668 000 0,00
201768 000 0,00

Faits saillants


Augmentation de 70% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 70 800. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 70 %. C'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (100 000) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (20 000). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 68 000. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.37 et coefficient de détermination = 0.14).

En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,16 %. En 2017, cette même part est de 0,25 %.

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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