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Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde

Source: Banque mondiale

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Transport ferroviaire -passagers transportés (en million de passagers par km)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1988600
1989600 0,00
1990600 0,00
1991600 0,00
1992600 0,00
1993600 0,00
1994600 0,00
1995900 50,00
1996900 0,00
19971 000 11,11
19981 000 0,00
19991 100 10,00
20001 138 3,45
20011 297 13,97
20021 948 50,19
20031 890 -2,98
20042 306 22,01
20052 467 6,98
20062 566 4,01
20072 720 6,00
20082 772 1,91
20092 706 -2,38
20103 053 12,84
20114 146 35,78
20123 553 -14,30
20135 820 63,81
20148 772 50,72
20154 640 -47,10
20166 065 30,71
20174 215 -30,50
20185 187 23,06

Faits saillants


Augmentation de 764% en 30 ans


Pour l'ensemble de la période 1988-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 463,27. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 764 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (8 772) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (600). Nous disposons des résultats pour 31 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 600. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

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

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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