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Abonnés avec un accès haute vitesse
Nombre d'abonnées ayant un accès haute vitesse, ou haut débit à Internet, peu importe la technologie utilisée.

Source: International Telecommunication Union World Telecommunication Development

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Transport ferroviaire -passagers transportés (en million de passagers par km)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
20021 076
20039 180 753,16
200452 709 474,17
2005210 024 298,46
2006516 569 145,96
20071 294 111 150,52
20082 048 953 58,33
20093 214 179 56,87
20103 669 321 14,16
20113 838 206 4,60
20124 775 368 24,42
20135 152 576 7,90
20146 000 527 16,46
20157 657 619 27,62
20169 089 288 18,70
201711 269 936 23,99

Faits saillants


Très forte augmentation en 15 ans


Pour l'ensemble de la période 2002-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 3 674 977,62. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1047292 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (11 269 936) et c'est en 2002 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 076). Nous disposons des résultats pour 16 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 21 106 239. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

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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