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Précisions


Abonnés avec un accès haute vitesse
Nombre d'abonnées ayant un accès haute vitesse, ou haut débit à Internet, peu importe la technologie utilisée.

Source: International Telecommunication Union World Telecommunication Development

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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
200117 474
200246 500 166,11
200390 300 94,19
2004138 677 53,57
2005179 200 29,22
2006246 800 37,72
2007264 949 7,35
2008294 660 11,21
2009313 625 6,44
2010347 883 10,92
2011348 946 0,31
2012349 507 0,16
2013360 948 3,27
2014371 009 2,79
2015384 129 3,54
2016396 595 3,25
2017410 287 3,45
2018441 167 7,53

Faits saillants


Très forte augmentation en 17 ans


Pour l'ensemble de la période 2001-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 277 925,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2425 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (441 167) et c'est en 2001 qu'on enregistre la valeur la plus basse (17 474). Nous disposons des résultats pour 18 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 538 258. 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: Lituanie.

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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