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Précisions


Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1970137 700
1971149 300 8,42
1972156 700 4,96
1973173 200 10,53
1974204 800 18,24
1975209 100 2,10
1976206 100 -1,43
1977194 900 -5,43
1978193 000 -0,97
1979211 100 9,38
1980232 500 10,14
1981236 900 1,89
1982240 200 1,39
1983259 900 8,20
1984337 100 29,70
1985335 100 -0,59
1986367 900 9,79
1987386 200 4,97
1988401 900 4,07
1989398 700 -0,80
1990415 900 4,31
1991457 700 10,05
1992405 500 -11,40
1993400 100 -1,33
1994408 300 2,05
1995453 500 11,07
1996483 600 6,64
1997568 600 17,58
1998609 900 7,26
1999692 600 13,56
2000628 081 -9,32
2001654 106 4,14
2002627 878 -4,01
2003486 777 -22,47
2004486 025 -0,15
2005514 700 5,90
2006560 838 8,96
2007649 738 15,85
2008647 753 -0,31
2009752 225 16,13
2010841 793 11,91
2011970 561 15,30
20121 002 565 3,30
2013952 307 -5,01
2014937 437 -1,56
2015944 557 0,76
2016826 943 -12,45
2017803 846 -2,79
2018832 683 3,59

Faits saillants


Augmentation de 505% en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 490 792,1. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 505 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 002 565) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (137 700). 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 579 910. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

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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