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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19603 057 645
19654 540 000 48,48
19706 461 000 42,31
19759 660 000 49,51
197610 166 000 5,24
197710 778 000 6,02
197811 456 000 6,29
197912 172 000 6,25
198013 017 000 6,94
198113 860 000 6,48
198214 697 780 6,04
198315 601 029 6,15
198416 520 763 5,90
198517 396 112 5,30
198618 252 972 4,93
198719 104 828 4,67
198820 091 532 5,16
198921 265 518 5,84
199022 350 000 5,10
199123 071 000 3,23
199223 709 000 2,77
199324 167 000 1,93
199424 542 000 1,55
199524 845 000 1,23
199625 259 000 1,67
199725 698 000 1,74
199825 986 120 1,12
199926 502 000 1,99
200027 153 000 2,46
200127 353 000 0,74
200227 142 000 -0,77
200326 596 000 -2,01
200425 957 000 -2,40
200525 049 000 -3,50
200626 890 339 7,35
200722 417 000 -16,64
200822 039 000 -1,69
200922 642 679 2,74
201022 536 367 -0,47
201122 105 471 -1,91
201221 748 814 -1,61
201321 098 033 -2,99
201420 581 426 -2,45
201520 209 324 -1,81
201620 267 173 0,29
201720 700 659 2,14
201820 396 603 -1,47

Faits saillants


Augmentation de 567% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 19 725 748,74. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 567 %. C'est en 2001 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (27 353 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 057 645). 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 19 703 057. 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 = 0.76 et coefficient de détermination = 0.57).

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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