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Précisions


Transport aérien (fret) (en millions de tonnes par kilomètre)
Volume des biens transportés par l'ensemble des vols en fonction du nombre de kilomètre réalisé du point de décollage au point d'atterrissage. Exemple: un avion qui transporterait 10 tonnes de matériel sur 300 kilomètres aura donc transporté 3000 tonnes par km, soit l'équivalent de ,003 million de tonnes par km. Cette donnée permet d'évaluer l'importance du transport aérien des marchandises. Source plus spécifique: International Civil Aviation Organization, Civil Aviation Statistics of the World and ICAO staff estimates.

Source: Organisation de l'aviation civile internationale

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Transport ferroviaire -passagers transportés (en million de passagers par km)
Utilisateurs d'Internet (par 100 habitants)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1970371
1971404 8,79
1972433 7,41
1973484 11,72
1974520 7,46
1975534 2,69
1976568 6,25
1977550 -3,05
1978609 10,57
1979670 10,15
1980689 2,71
1981713 3,56
1982747 4,70
1983826 10,58
1984967 17,15
1985990 2,34
1986977 -1,29
19871 007 3,05
19881 171 16,27
19891 311 12,02
19901 385 5,64
19911 241 -10,39
19921 250 0,67
19931 369 9,56
19941 479 7,99
19951 637 10,74
19961 781 8,77
19971 956 9,85
19981 806 -7,71
19991 882 4,20
20001 896 0,77
20011 710 -9,83
20021 578 -7,71
20031 496 -5,18
20041 657 10,71
20051 527 -7,83
20061 503 -1,55
20071 430 -4,88
20081 389 -2,88
20091 347 -3,01
20101 957 45,32
20111 980 1,16
20121 960 -1,01
20131 946 -0,70
20142 084 7,09
20152 075 -0,46
20162 246 8,26
20172 841 26,48
20183 434 20,88

Faits saillants


Augmentation de 826% en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 354,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 826 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 434,07) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (370,9). 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 5 120. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.83).

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

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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