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Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19708 300
19717 900 -4,82
19728 100 2,53
19738 900 9,88
197412 000 34,83
197519 200 60,00
197618 600 -3,12
197715 800 -15,05
197814 100 -10,76
197913 600 -3,55
198011 800 -13,24
198112 200 3,39
19829 200 -24,59
19837 400 -19,57
19847 600 2,70
19853 900 -48,68
19865 000 28,21
19875 200 4,00
19884 500 -13,46
19894 800 6,67
19905 100 6,25
19913 500 -31,37
19923 000 -14,29
19932 600 -13,33
19943 900 50,00
20015 200 33,33
20101 945 -62,60
20112 295 17,99
20124 781 108,32
201311 448 139,45
201411 580 1,15
201512 476 7,74
201611 513 -7,72
201718 757 62,92
201818 612 -0,77

Faits saillants


Augmentation de 124% en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 8 994,49. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 124 %. C'est en 1975 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (19 200) et c'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 945). Nous disposons des résultats pour 35 années. Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Cameroun, Centrafricaine (rep), Guinée Équatoriale, Gabon.

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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