20 novembre 2019 Recherche  
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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1989225 000
1990180 000 -20,00
1991169 000 -6,11
1992137 000 -18,93
1993100 000 -27,01
1994130 000 30,00
1995164 500 26,54
1996151 900 -7,66
1997152 200 0,20
1998152 200 0,00
1999146 700 -3,61
2000135 700 -7,50
2001198 500 46,28
2002124 500 -37,28
2003109 200 -12,29
2004110 000 0,73
2005110 000 0,00
200624 000 -78,18
200724 000 0,00
200824 000 0,00
200929 125 21,35
201029 125 0,00
201128 150 -3,35
201228 150 0,00
201328 150 0,00
201428 150 0,00
201528 150 0,00
201631 850 13,14
201732 000 0,47

Faits saillants


Diminution de 86% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1989-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 97 629,31. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 86 %. C'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (225 000) et c'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus basse (24 000). 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 38 513. 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 = -0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

En 1989, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,93 %. En 2017, cette même part est de 0,12 %.

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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