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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 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
19910,00 ?
1992800,00 ?
19934 060,00 407,50
199412 500,00 207,88
199523 500,00 88,00
199668 910,00 193,23
1997160 457,00 132,85
1998222 700,00 38,79
1999328 671,00 47,58
2000788 559,00 139,92
20011 251 195,00 58,67
20021 902 388,00 52,05
20032 742 000,00 44,13
20044 960 000,00 80,89
20059 593 200,00 93,41
200618 892 480,00 96,94
200745 024 048,00 138,32
200874 872 310,00 66,29
200998 223 980,00 31,19
2010111 570 201,00 13,59
2011127 318 045,00 14,11
2012131 673 724,00 3,42
2013123 735 557,00 -6,03
2014136 148 124,00 10,03
2015120 324 052,00 -11,62
2016120 600 235,00 0,23
2017120 016 181,00 -0,48

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 27 183 867,22. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (136 148 124) et c'est en 1991 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 100 360 978. 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 = 0.72 et coefficient de détermination = 0.52).

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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