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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960332 399
1965623 394 87,54
1970981 356 57,42
19751 465 415 49,33
19761 613 644 10,12
19771 726 746 7,01
19781 867 828 8,17
19792 016 066 7,94
19802 149 470 6,62
19812 295 530 6,80
19822 466 364 7,44
19832 668 240 8,19
19842 897 862 8,61
19853 165 214 9,23
19863 487 908 10,20
19873 800 986 8,98
19884 174 278 9,82
19894 588 832 9,93
19905 074 734 10,59
19915 809 929 14,49
19926 796 748 16,99
19938 025 586 18,08
19949 795 304 22,05
199511 978 000 22,28
199614 542 651 21,41
199717 801 696 22,41
199821 593 686 21,30
199926 511 345 22,77
200032 436 134 22,35
200138 536 187 18,81
200241 420 000 7,48
200342 000 000 1,40
200446 198 025 10,00
200550 176 509 8,61
200640 770 000 -18,75
200739 250 000 -3,73
200837 900 000 -3,44
200937 060 000 -2,22
201035 090 000 -5,32
201132 835 261 -6,43
201230 940 618 -5,77
201329 032 974 -6,17
201427 000 105 -7,00
201525 520 000 -5,48
201624 404 000 -4,37
201723 234 687 -4,79
201821 868 192 -5,88

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 17 572 848,94. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 6479 %. C'est en 2005 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (50 176 509) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (332 399). 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 12 083 988. 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 = 0.8 et coefficient de détermination = 0.64).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bhoutan, Sri Lanka, Népal.

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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