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Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
197010 500
19718 200 -21,90
19728 300 1,22
19731 800 -78,31
19743 200 77,78
19753 700 15,62
19764 500 21,62
19775 000 11,11
19784 400 -12,00
19794 300 -2,27
19803 200 -25,58
19813 100 -3,12
19823 100 0,00
19832 000 -35,48
19842 000 0,00
19852 200 10,00
19861 800 -18,18
19872 100 16,67
19882 100 0,00
19892 300 9,52
19903 400 47,83
19913 400 0,00
19924 500 32,35
19934 600 2,22
19944 600 0,00
19955 100 10,87
19965 100 0,00
19976 400 25,49
19986 500 1,56
20108 875 36,54
20119 148 3,08
20128 091 -11,55
20132 556 -68,41
20142 214 -13,38
20153 012 36,04
20163 102 2,99
20173 577 15,31
20183 205 -10,40

Faits saillants


Diminution de 69% en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 4 346,84. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 69 %. C'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10 500) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 800). Nous disposons des résultats pour 38 années. Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Salvador, Honduras, Nicaragua, Panama.

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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