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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 (%) **
19901 129 699
19911 136 350 0,59
19921 149 167 1,13
19931 162 093 1,12
19941 175 182 1,13
19951 188 419 1,13
19961 201 823 1,13
19971 215 341 1,12
19981 229 030 1,13
19991 242 873 1,13
20001 256 892 1,13
20011 271 030 1,12
20021 283 400 0,97
20031 289 908 0,51
20041 296 457 0,51
20051 303 021 0,51
20061 309 628 0,51
20071 316 268 0,51
20081 322 952 0,51
20091 329 650 0,51
20101 336 392 0,51
20111 343 168 0,51
20121 349 747 0,49
20131 356 261 0,48
20141 362 815 0,48
20151 369 401 0,48
20161 376 019 0,48
20171 382 669 0,48
20181 389 351 0,48

Faits saillants


Augmentation de 23% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 278 448,48. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 23 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 389 351) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 129 699). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 435 624. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.97).

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: Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Croatie, Macédoine, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Kosovo.

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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