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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 (%) **
196090 942
1961101 204 11,28
1962112 640 11,30
1963125 639 11,54
1964141 668 12,76
1965159 690 12,72
1966180 034 12,74
1967202 970 12,74
1968228 866 12,76
1969257 980 12,72
1970277 523 7,58
1971296 229 6,74
1972316 224 6,75
1973337 509 6,73
1974360 259 6,74
1975384 542 6,74
1976410 498 6,75
1977438 128 6,73
1978467 660 6,74
1979499 183 6,74
1980532 878 6,75
1981553 203 3,81
1982572 857 3,55
1983593 210 3,55
1984614 316 3,56
1985636 111 3,55
1986658 712 3,55
1987682 115 3,55
1988706 384 3,56
1989731 445 3,55
1990757 433 3,55
1991784 302 3,55
1992812 155 3,55
1993840 918 3,54
1994870 740 3,55
1995901 621 3,55
1996933 641 3,55
1997966 706 3,54
19981 000 989 3,55
19991 036 489 3,55
20001 073 299 3,55
20011 121 302 4,47
20021 176 111 4,89
20031 233 599 4,89
20041 293 983 4,89
20051 357 143 4,88
20061 423 481 4,89
20071 493 061 4,89
20081 566 144 4,89
20091 642 590 4,88
20101 722 879 4,89
20111 807 094 4,89
20121 895 425 4,89
20131 988 075 4,89
20142 085 252 4,89
20152 187 180 4,89
20162 294 091 4,89
20172 406 227 4,89
20182 523 844 4,89

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 896 040,56. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2675 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 523 844) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (90 942). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 264 944. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

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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