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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 166 618
19612 247 637 3,74
19622 331 866 3,75
19632 419 321 3,75
19642 510 260 3,76
19652 604 427 3,75
19662 702 347 3,76
19672 804 033 3,76
19682 909 783 3,77
19693 019 309 3,76
19703 133 219 3,77
19713 255 332 3,90
19723 382 631 3,91
19733 514 800 3,91
19743 652 607 3,92
19753 796 117 3,93
19763 945 794 3,94
19774 101 276 3,94
19784 263 475 3,95
19794 432 432 3,96
19804 512 305 1,80
19814 566 638 1,20
19824 621 863 1,21
19834 677 920 1,21
19844 734 904 1,22
19854 792 590 1,22
19864 851 234 1,22
19874 910 769 1,23
19884 971 299 1,23
19895 063 833 1,86
19905 254 301 3,76
19915 452 225 3,77
19925 658 200 3,78
19935 871 678 3,77
19946 093 863 3,78
19956 324 818 3,79
19966 565 243 3,80
19976 814 508 3,80
19987 074 025 3,81
19997 349 474 3,89
20007 654 240 4,15
20017 971 503 4,14
20028 303 175 4,16
20038 649 481 4,17
20049 011 620 4,19
20059 388 791 4,19
20069 783 282 4,20
200710 195 380 4,21
200810 626 535 4,23
200911 075 811 4,23
201011 545 291 4,24
201112 035 947 4,25
201212 548 801 4,26
201313 084 925 4,27
201413 645 449 4,28
201514 231 560 4,30
201614 844 510 4,31
201715 485 610 4,32

Faits saillants


Augmentation de 615% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 6 438 566,98. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 615 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (15 485 610) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 166 618). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 20 138 149. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.89).

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: Cambodge, Laos, Thaïlande.

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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