14 décembre 2019 Recherche  
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Précisions


Production alimentaire: maïs (tonnes)
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Source: FAO-ONU

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Bénéfices tirés du pétrole(% du PIB)
Eau traitée - (% de la population ayant accès)
Production alimentaire: avoine (tonnes)
Production alimentaire: bananes (tonnes)
Production alimentaire: bière d'orge (tonnes)
Production alimentaire: blé (tonnes)
Production alimentaire: bovins (têtes)
Production alimentaire: café vert (tonnes)
Production alimentaire: canne à sucre (tonnes)
Production alimentaire: carottes et navets (tonnes)
Production alimentaire: céréales (tonnes)
Production alimentaire: chou-fleurs et brocolis (tonnes)
Production alimentaire: choux et autres crucifères (tonnes)
Production alimentaire: cultures oléagineuses (primaires) (tonnes)
Production alimentaire: dattes (tonnes)
Production alimentaire: dindes (1000 têtes)
Production alimentaire: fèves de cacao (tonnes)
Production alimentaire: fibre de coton (tonnes)
Production alimentaire: fromage (tonnes)
Production alimentaire: lait (tonnes)
Production alimentaire: légumes (primaires)
Production alimentaire: légumes et melons (tonnes)
Production alimentaire: maïs (tonnes)
Production alimentaire: millet (tonnes)
Production alimentaire: oeufs (naturels) (tonnes)
Production alimentaire: oignons secs (tonnes)
Production alimentaire: oranges (tonnes)
Production alimentaire: orge (tonnes)
Production alimentaire: ovins (têtes)
Production alimentaire: pommes (tonnes)
Production alimentaire: pommes de terre (tonnes)
Production alimentaire: porcins (têtes)
Production alimentaire: poulets (1000 têtes)
Production alimentaire: racines et tubercules (tonnes)
Production alimentaire: raisins (tonnes)
Production alimentaire: riz (rizière) (tonnes)
Production alimentaire: soja (haricots) (tonnes)
Production alimentaire: sucre brut centrifugé (tonnes)
Production alimentaire: thé (tonnes)
Production alimentaire: tomates (tonnes)
Production alimentaire: viande (dinde) (tonnes)
Production alimentaire: viande (ovins/mouton) (tonnes)
Production alimentaire: viande (porcins/suidés) (tonnes)
Production alimentaire: viande (total) (tonnes)
Production alimentaire: viande (volaille) (tonnes)
Production alimentaire: viande (bovin) (tonnes)
Production alimentaire: viande (poulet) (tonnes)
Production alimentaire: viande indigène (total) (tonnes)
Production alimentaire: vin (tonnes)
Production autre: caoutchouc (naturel) (tonnes)
Production autre: graines de coton (tonnes)
Production autre: jute (tonnes)
Production autre: laine brute (tonnes)
Production autre: tabac brut (tonnes)
Production d'arachides en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production d'énergie: gaz naturel (équivalent pétrole)
Production d'énergie: charbon (équivalent pétrole)
Production d'énergie: pétrole en milliers de barils par jour
Production d'or en tonnes
Production de bananes en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de blé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de bois en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de cacao en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de café en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de caoutchouc en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de coton en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de feuilles de tabac en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de fèves de soya en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de jute-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de laine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de peaux en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de poivre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de riz en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sisal-fibre en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de sucre brut en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de thé en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production de viande bovine en milliers de tonnes - principaux producteurs
Production des huiles en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production huile de palme en milliers de tonnes (huile équivalent) - principaux producteurs
Production minérale: nickel en milliers de tonnes
Production minérale: argent en tonnes
Production minérale: bauxite en milliers de tonnes
Production minérale: étain en milliers de tonnes
Production minérale: fer en millions de tonnes
Production minérale: manganèse en milliers de tonnes
Production minérale: or en tonnes
Production minérale: plomb en milliers de tonnes
Production minérale: zinc en milliers de tonnes
Terres agricoles (% des terres arables)
Terres arables (% des terres)
Territoire (km carré)
Zone forestière (% du territoire)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1961292 200
1961292 200 0,00
1962314 085 7,49
1962314 085 0,00
1963253 840 -19,18
1963253 840 0,00
1964319 600 25,91
1964319 600 0,00
1965319 100 -0,16
1965319 100 0,00
1966256 500 -19,62
1966256 500 0,00
1967253 000 -1,36
1967253 000 0,00
1968262 000 3,56
1968262 000 0,00
1969271 000 3,44
1969271 000 0,00
1970257 300 -5,06
1970257 300 0,00
1971237 000 -7,89
1971237 000 0,00
1972261 700 10,42
1972261 700 0,00
1973300 500 14,83
1973300 500 0,00
1974315 000 4,83
1974315 000 0,00
1975280 600 -10,92
1975280 600 0,00
1976386 800 37,85
1976386 800 0,00
1977403 700 4,37
1977403 700 0,00
1978433 500 7,38
1978433 500 0,00
1979371 200 -14,37
1979371 200 0,00
1980428 800 15,52
1980428 800 0,00
1981429 600 0,19
1981429 600 0,00
1982438 100 1,98
1982438 100 0,00
1983468 000 6,82
1983468 000 0,00
1984532 200 13,72
1984532 200 0,00
1985587 100 10,32
1985587 100 0,00
1986569 800 -2,95
1986569 800 0,00
1987561 000 -1,54
1987561 000 0,00
1988814 850 45,25
1988814 850 0,00
1989837 900 2,83
1989837 900 0,00
1990671 000 -19,92
1990671 000 0,00
1991672 000 0,15
1991672 000 0,00
1992747 900 11,29
1992747 900 0,00
1993882 200 17,96
1993882 200 0,00
19941 143 900 29,66
19941 143 900 0,00
19951 177 200 2,91
19951 177 200 0,00
19961 536 700 30,54
19961 536 700 0,00
19971 650 600 7,41
19971 650 600 0,00
19981 612 000 -2,34
19981 612 000 0,00
19991 753 100 8,75
19991 753 100 0,00
20002 005 900 14,42
20002 005 900 0,00
20012 161 700 7,77
20012 161 700 0,00
20022 511 200 16,17
20022 511 200 0,00
20033 136 300 24,89
20033 136 300 0,00
20043 430 900 9,39
20043 430 900 0,00
20053 787 100 10,38
20053 787 100 0,00
20063 854 500 1,78
20063 854 500 0,00
20074 303 200 11,64
20074 303 200 0,00
20084 573 100 6,27
20084 573 100 0,00
20094 371 700 -4,40
20094 371 700 0,00
20104 606 800 5,38
20104 606 800 0,00
20114 835 717 4,97
20114 835 717 0,00
20124 973 482 2,85
20124 973 482 0,00
20135 190 895 4,37
20135 190 895 0,00
20145 202 511 0,22
20145 202 511 0,00

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 1 523 103,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1680 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 202 511) et c'est en 1971 qu'on enregistre la valeur la plus basse (237 000). Nous disposons des résultats pour 108 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 6 496 470. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

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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