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Précisions


Consommation d'énergie (kg de pétrole par habitant - équivalence)
La consommation d’énergie correspond à l’utilisation d’énergie primaire (à la source) avant la transformation de celle-ci. La consommation d’un pays pour une année est la somme de la production intérieure, à laquelle on ajoute les importations et l’état des stocks, moins les exportations et l’énergie distribuée aux bateaux et aux avions engagés dans le transport international. La consommation énergétique en kilogramme de pétrole par habitant permet de tenir compte de la population du pays. Cette consommation est en kilogramme de pétrole équivalent, une unité normalisée qui équivaut à l’énergie totale qui peut être produite avec un kilogramme de pétrole brut (ou 41 868 kilojoules).

Source: Banque mondiale

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Production de pétrole (en millions de tonnes)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19711 183
19721 119 -5,39
19731 175 5,02
19741 226 4,30
19751 242 1,29
19761 289 3,82
19771 388 7,70
19781 459 5,11
19791 486 1,83
19801 487 0,05
19811 488 0,07
19821 501 0,93
19831 576 4,95
19841 534 -2,65
19851 515 -1,26
19861 497 -1,19
19871 545 3,21
19881 605 3,92
19891 743 8,62
19901 643 -5,78
19911 350 -17,85
19921 176 -12,90
1993977 -16,88
19941 002 2,59
1995998 -0,48
19961 084 8,69
19971 109 2,27
19981 035 -6,67
19991 072 3,61
20001 145 6,78
20011 115 -2,63
20021 035 -7,11
20031 028 -0,76
20041 002 -2,45
2005947 -5,49
2006946 -0,15
2007901 -4,72
2008958 6,31
20091 017 6,10
20101 100 8,15
20111 033 -6,06
20121 065 3,15
20131 022 -4,05
20141 035 1,23

Faits saillants


Diminution de 13% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1971-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 1 223,85. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 13 %. C'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 743,5) et c'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus basse (901,34). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 003. 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 = -0.62 et coefficient de détermination = 0.39).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Haïti, Jamaïque, Trinité-et-Tobago.

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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