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Population de réfugiés (pays d'accueil)

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 (%) **
1990138 049
1991140 676 1,90
1992142 104 1,02
1993141 126 -0,69
1994141 126 0,00
1995129 965 -7,91
1996131 139 0,90
1997165 072 25,88
1998168 564 2,12
1999206 386 22,44
2000250 940 21,59
2001284 173 13,24
2002246 765 -13,16
2003226 697 -8,13
2004173 907 -23,29
2005155 718 -10,46
2006120 253 -22,78
2007112 931 -6,09
200883 485 -26,07
200956 785 -31,98
201047 857 -15,72
201145 632 -4,65
201225 653 -43,78
201323 594 -8,03
201425 578 8,41
201526 447 3,40
201629 350 10,98
201741 266 40,60
201849 879 20,87

Faits saillants


Diminution de 64% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 121 762,66. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 64 %. C'est en 2001 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (284 173) et c'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus basse (23 594). 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 81 921. 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 = -0.66 et coefficient de détermination = 0.43).

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: Mozambique, Zimbabwe.

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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