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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 ?
19881 800,00 ?
19893 685,00 104,72
19907 422,00 101,41
199116 600,00 123,66
199278 560,00 373,25
1993182 600,00 132,43
1994319 000,00 74,70
1995403 800,00 26,58
1996581 700,00 44,06
19971 071 900,00 84,27
19982 009 757,00 87,49
19993 784 735,00 88,32
20005 447 172,00 43,92
20016 472 584,00 18,82
20026 541 894,00 1,07
20037 015 121,00 7,23
20048 420 980,00 20,04
200512 495 721,00 48,39
200618 789 466,00 50,37
200723 820 133,00 26,77
200827 414 377,00 15,09
200928 123 570,00 2,59
201027 880 132,00 -0,87
201128 781 999,00 3,23
201230 569 073,00 6,21
201330 896 079,00 1,07
201430 528 022,00 -1,19
201529 093 517,00 -4,70
201627 600 893,00 -5,13
201725 090 366,00 -9,10

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 8 335 709,89. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (30 896 079) et c'est en 1987 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 17 348 911. 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 = 0.81 et coefficient de détermination = 0.66).

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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