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Précisions


Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Désigne le nombre d’habitants d’un pays vivant dans une agglomération urbaine de plus d’un million d’habitants.

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19602 349 962
19612 483 403 5,68
19622 599 836 4,69
19632 722 154 4,70
19642 850 866 4,73
19652 985 772 4,73
19663 127 784 4,76
19673 277 110 4,77
19683 434 387 4,80
19693 599 389 4,80
19703 773 252 4,83
19713 956 250 4,85
19724 101 060 3,66
19734 226 231 3,05
19744 356 232 3,08
19754 491 098 3,10
19764 631 239 3,12
19774 776 290 3,13
19784 927 071 3,16
19795 083 635 3,18
19805 246 467 3,20
19815 415 155 3,22
19825 548 402 2,46
19835 667 571 2,15
19845 791 028 2,18
19855 918 418 2,20
19866 050 429 2,23
19876 187 068 2,26
19886 328 721 2,29
19896 474 984 2,31
19906 626 656 2,34
19916 738 262 1,68
19926 832 319 1,40
19936 928 060 1,40
19947 025 922 1,41
19957 125 820 1,42
19967 227 945 1,43
19977 331 917 1,44
19987 438 216 1,45
19997 546 750 1,46
20007 657 726 1,47
20017 770 737 1,48
20027 861 848 1,17
20037 942 230 1,02
20048 024 010 1,03
20058 106 867 1,03
20068 191 160 1,04
20078 276 808 1,05
20088 363 948 1,05
20098 452 243 1,06
20108 542 078 1,06
20118 633 359 1,07
20128 728 963 1,11
20138 826 718 1,12
20148 926 167 1,13
20159 027 201 1,13
20169 129 994 1,14
20179 234 141 1,14
20189 339 955 1,15

Faits saillants


Augmentation de 297% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 173 547,19. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 297 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (9 339 955) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 349 962). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 10 055 912. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.99).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

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

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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