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Consommation d'électricité (kwh par personne)
Cette statistique donne une évaluation de la production des centrales électriques moins les pertes occasionnées par la transmission, la distribution, la transformation ainsi que l'énergie utilisée par les centrales elles-mêmes. Un kilowattheure est l'équivalent du «travail accompli en une heure par un moteur d'une puissance de 1 000 watts». Par exemple, une ampoule de 60 watts utilise 60 wattheures d'énergie à chaque heure. De même, une ampoule de 100 watts utilise 50 wattheures en 30 minutes. À cause de la demande générée par leur climat, les pays nordiques figurent parmi les plus importants consommateurs d'électricité par habitant au monde.

Source: Banque mondiale

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Production de pétrole (en millions de tonnes)
Production de pétrole (milliers de barils par jour)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1971874
1972925 5,82
1973962 3,99
1974993 3,22
19751 012 1,89
19761 032 2,03
19771 082 4,77
19781 093 1,08
19791 217 11,32
19801 244 2,17
19811 198 -3,70
19821 209 0,93
19831 259 4,18
19841 301 3,31
19851 289 -0,92
19861 330 3,22
19871 414 6,27
19881 452 2,72
19891 320 -9,09
19901 304 -1,24
19911 348 3,34
19921 410 4,66
19931 497 6,13
19941 577 5,34
19951 649 4,57
19961 728 4,80
19971 848 6,94
19981 967 6,45
19992 034 3,38
20002 089 2,71
20012 121 1,52
20022 014 -5,00
20032 180 8,23
20042 293 5,18
20052 408 5,02
20062 374 -1,43
20072 456 3,44
20082 773 12,92
20092 730 -1,54
20102 878 5,40
20112 929 1,79
20123 001 2,44
20132 967 -1,11
20143 075 3,62

Faits saillants


Augmentation de 252% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1971-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 1 746,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 252 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 074,7) et c'est en 1971 qu'on enregistre la valeur la plus basse (874,46). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 726. 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 = 0.93).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Chili, Paraguay, Uruguay.

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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