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Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
197011 800
197111 500 -2,54
197211 900 3,48
197311 500 -3,36
197411 400 -0,87
197514 600 28,07
197613 800 -5,48
197714 800 7,25
197816 400 10,81
197917 800 8,54
198018 500 3,93
198116 700 -9,73
198215 000 -10,18
198315 500 3,33
198414 900 -3,87
198515 400 3,36
198617 400 12,99
198715 300 -12,07
198815 900 3,92
198916 100 1,26
199015 600 -3,11
199115 100 -3,21
199214 000 -7,28
199312 600 -10,00
199415 300 21,43
199516 600 8,50
199631 700 90,96
199734 700 9,46
199832 000 -7,78
199924 000 -25,00
200021 566 -10,14
200120 007 -7,23
200220 560 2,76
200328 901 40,57
200425 764 -10,85
200525 644 -0,47
200621 978 -14,30
200724 089 9,61
200821 088 -12,46
200919 011 -9,85
201037 019 94,72
201140 751 10,08
201241 975 3,00
201333 467 -20,27
201451 017 52,44
201542 682 -16,34
201645 722 7,12
201754 102 18,33
201856 592 4,60

Faits saillants


Augmentation de 380% en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 23 259,9. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 380 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (56 592) et c'est en 1974 qu'on enregistre la valeur la plus basse (11 400). Nous disposons des résultats pour 49 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 81 985. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.82 et coefficient de détermination = 0.67).

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

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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