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Précisions


Consommation d'énergie (kg de pétrole par habitant - équivalence)
La consommation d’énergie correspond à l’utilisation d’énergie primaire (à la source) avant la transformation de celle-ci. La consommation d’un pays pour une année est la somme de la production intérieure, à laquelle on ajoute les importations et l’état des stocks, moins les exportations et l’énergie distribuée aux bateaux et aux avions engagés dans le transport international. La consommation énergétique en kilogramme de pétrole par habitant permet de tenir compte de la population du pays. Cette consommation est en kilogramme de pétrole équivalent, une unité normalisée qui équivaut à l’énergie totale qui peut être produite avec un kilogramme de pétrole brut (ou 41 868 kilojoules).

Source: Banque mondiale

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Production de pétrole (en millions de tonnes)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19712 229
19722 263 1,53
19732 378 5,10
19742 463 3,57
19752 665 8,21
19762 780 4,31
19772 954 6,26
19783 084 4,41
19793 200 3,76
19803 204 0,10
19813 186 -0,56
19823 309 3,88
19833 370 1,84
19843 387 0,51
19853 420 0,96
19863 451 0,91
19873 411 -1,16
19883 488 2,26
19893 427 -1,76
19903 237 -5,53
19912 537 -21,64
19922 396 -5,54
19932 590 8,10
19942 520 -2,71
19952 747 9,00
19962 746 -0,03
19972 504 -8,80
19982 426 -3,12
19992 231 -8,05
20002 277 2,09
20012 421 6,31
20022 411 -0,42
20032 490 3,30
20042 441 -2,00
20052 598 6,44
20062 691 3,60
20072 666 -0,94
20082 649 -0,65
20092 352 -11,22
20102 417 2,77
20112 617 8,29
20122 513 -3,97
20132 329 -7,33
20142 478 6,38

Faits saillants


Augmentation de 11% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1971-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 2 748,96. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 11 %. C'est en 1988 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 488,29) et c'est en 1971 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 228,69). 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 2 553. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.39 et coefficient de détermination = 0.16).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bosnie-Herzégovine, Croatie, Macédoine du Nord, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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