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Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
197097 500
197164 700 -33,64
197296 600 49,30
197394 300 -2,38
197469 000 -26,83
197590 600 31,30
197694 700 4,53
197799 000 4,54
1978105 300 6,36
1979100 100 -4,94
1980100 000 -0,10
1981104 600 4,60
1982106 500 1,82
1983113 500 6,57
1984120 400 6,08
1985139 900 16,20
1986151 000 7,93
1987159 500 5,63
1988157 600 -1,19
1989156 300 -0,82
1990125 800 -19,51
1991117 500 -6,60
1992120 300 2,38
1993105 300 -12,47
1994130 100 23,55
1995168 400 29,44
1996151 300 -10,15
1997182 500 20,62
1998196 100 7,45
1999180 500 -7,96
2000198 426 9,93
2001206 690 4,16
2002231 413 11,96
2003263 870 14,03
2004302 790 14,75
2005330 484 9,15
2006453 921 37,35
2007569 033 25,36
2008592 292 4,09
2009601 977 1,64
2010623 197 3,53
2011695 626 11,62
2012678 126 -2,52
2013689 094 1,62
2014724 541 5,14
2015787 998 8,76
2016917 625 16,45
20171 029 426 12,18
20181 200 111 16,58

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 301 949,8. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1131 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 200 111,36) et c'est en 1971 qu'on enregistre la valeur la plus basse (64 700). Nous disposons des résultats pour 49 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 868 437. 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 = 0.85 et coefficient de détermination = 0.71).

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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