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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 (%) **
1960247 978
1961260 705 5,13
1962274 104 5,14
1963288 191 5,14
1964303 024 5,15
1965318 576 5,13
1966334 949 5,14
1967352 163 5,14
1968370 288 5,15
1969390 272 5,40
1970416 547 6,73
1971444 591 6,73
1972474 565 6,74
1973502 040 5,79
1974516 965 2,97
1975532 332 2,97
1976548 179 2,98
1977564 452 2,97
1978581 232 2,97
1979598 510 2,97
1980616 327 2,98
1981634 623 2,97
1982653 489 2,97
1983690 785 5,71
1984733 173 6,14
1985778 035 6,12
1986825 710 6,13
1987876 306 6,13
1988930 078 6,14
1989986 988 6,12
19901 047 467 6,13
19911 111 651 6,13
19921 179 865 6,14
19931 208 710 2,44
19941 231 714 1,90
19951 255 156 1,90
19961 279 077 1,91
19971 303 387 1,90
19981 328 193 1,90
19991 353 471 1,90
20001 379 266 1,91
20011 405 480 1,90
20021 432 229 1,90
20031 440 013 0,54
20041 444 905 0,34
20051 449 799 0,34
20061 454 718 0,34
20071 459 652 0,34
20081 464 611 0,34
20091 469 572 0,34
20101 474 557 0,34
20111 479 559 0,34
20121 484 585 0,34
20131 489 614 0,34
20141 494 660 0,34
20151 499 723 0,34
20161 504 803 0,34
20171 509 901 0,34
20181 515 016 0,34

Faits saillants


Augmentation de 511% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 952 483,58. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 511 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 515 016) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (247 978). 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 1 550 550. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.96).

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, Zambie.

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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