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Précisions


Transport aérien (fret) (en millions de tonnes par kilomètre)
Volume des biens transportés par l'ensemble des vols en fonction du nombre de kilomètre réalisé du point de décollage au point d'atterrissage. Exemple: un avion qui transporterait 10 tonnes de matériel sur 300 kilomètres aura donc transporté 3000 tonnes par km, soit l'équivalent de ,003 million de tonnes par km. Cette donnée permet d'évaluer l'importance du transport aérien des marchandises. Source plus spécifique: International Civil Aviation Organization, Civil Aviation Statistics of the World and ICAO staff estimates.

Source: Organisation de l'aviation civile internationale

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Transport ferroviaire -passagers transportés (en million de passagers par km)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1970275
1971302 9,81
1972282 -6,62
1973406 44,01
1974438 7,68
1975397 -9,37
1976444 11,93
1977504 13,52
1978490 -2,74
1979483 -1,43
1980523 8,24
1981476 -9,03
1982566 18,98
1983614 8,55
1984689 12,21
1985757 9,75
1986844 11,56
1987912 8,00
19881 029 12,90
19891 119 8,70
19901 171 4,70
19911 228 4,82
19921 270 3,48
19931 335 5,08
19941 368 2,52
19951 470 7,39
19961 459 -0,71
19971 443 -1,08
19981 476 2,26
19991 615 9,40
20001 748 8,29
20011 521 -13,01
20021 394 -8,36
20031 374 -1,42
20041 393 1,39
20051 365 -2,00
20061 377 0,88
20071 550 12,54
20081 279 -17,48
2009400 -68,73
2010785 96,24
2011760 -3,15
2012795 4,58
2013893 12,30
2014989 10,78
2015945 -4,44
20161 083 14,60
20171 437 32,68
20181 418 -1,34

Faits saillants


Augmentation de 415% en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 977,4. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 415 %. C'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 748,41) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (275,2). 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 2 243. 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 = 0.64 et coefficient de détermination = 0.4).

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

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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