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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 ?
19921 550,00 ?
19935 170,00 233,55
19948 191,00 58,43
19958 250,00 0,72
19968 810,00 6,79
199712 245,00 38,99
199816 146,00 31,86
199927 677,00 71,42
200032 042,00 15,77
2001147 837,00 361,39
2002486 667,00 229,19
2003675 162,00 38,73
20041 476 000,00 118,61
20052 277 559,00 54,31
20062 977 781,00 30,74
20074 349 000,00 46,05
20086 445 000,00 48,19
20098 313 000,00 28,98
201011 085 000,00 33,35
201111 668 000,00 5,26
201213 900 000,00 19,13
201316 844 700,00 21,18
201417 100 000,00 1,52
201515 021 953,00 -12,15
201616 433 055,00 9,39
201715 357 868,00 -6,54

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 3 145 188,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (17 100 000) 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 16 969 170. 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 = 0.73 et coefficient de détermination = 0.53).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bahreïn, Koweït, Oman, Qatar, Arabie Saoudite.

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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