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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 (%) **
199220 000
199321 000 5,00
199445 000 114,29
199561 000 35,56
199658 400 -4,26
199761 000 4,45
199854 400 -10,82
199954 400 0,00
200042 300 -22,24
200143 000 1,65
200245 600 6,05
200345 600 0,00
200449 000 7,46
200549 000 0,00
200647 000 -4,08
200742 000 -10,64
200842 000 0,00
200955 570 32,31
201055 528 -0,08
201155 544 0,03
201249 100 -11,60
201349 100 0,00
201449 100 0,00
201549 100 0,00
201649 100 0,00
201749 000 -0,20

Faits saillants


Augmentation de 145% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 47 763,15. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 145 %. C'est en 1997 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (61 000) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (20 000). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 48 933. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.27 et coefficient de détermination = 0.08).

En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,08 %. En 2017, cette même part est de 0,18 %.

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

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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