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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
20044 729 629
20055 510 690 16,51
20066 643 722 20,56
20078 452 642 27,23
20089 618 767 13,80
20099 912 339 3,05
20109 915 348 0,03
201110 182 023 2,69
20129 137 894 -10,25
20139 198 717 0,67
20149 344 977 1,59
20159 155 664 -2,03
20169 094 447 -0,67
20178 621 771 -5,20

Faits saillants


Augmentation de 82% en 13 ans


Pour l'ensemble de la période 2004-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 8 537 045. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 82 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10 182 023) et c'est en 2004 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 729 629). Nous disposons des résultats pour 14 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 8 167 424. 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 = 0.62 et coefficient de détermination = 0.39).

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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