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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960243 400
1965303 753 24,80
1970399 065 31,38
1975508 023 27,30
1976517 000 1,77
1977523 000 1,16
1978533 000 1,91
1979561 000 5,25
1980617 200 10,02
1981636 600 3,14
1982655 200 2,92
1983676 400 3,24
1984705 400 4,29
1985738 800 4,73
1986770 100 4,24
1987812 700 5,53
1988858 200 5,60
1989915 900 6,72
1990995 839 8,73
19911 128 129 13,28
19921 291 133 14,45
19931 497 577 15,99
19941 774 100 18,46
19952 157 202 21,59
19962 651 215 22,90
19973 095 300 16,75
19983 423 000 10,59
19993 725 779 8,85
20003 798 254 1,95
20013 742 152 -1,48
20023 669 200 -1,95
20033 602 912 -1,81
20043 564 000 -1,08
20053 415 715 -4,16
20063 360 371 -1,62
20073 250 635 -3,27
20083 093 996 -4,82
20093 068 685 -0,82
20102 977 234 -2,98
20112 933 313 -1,48
20122 960 633 0,93
20132 978 018 0,59
20143 011 253 1,12
20153 094 228 2,76
20163 119 735 0,82
20173 131 598 0,38
20183 016 878 -3,66

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 010 698,4. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1139 %. C'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 798 254) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (243 400). Nous disposons des résultats pour 47 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 216 275. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.75).

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

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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