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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 (%) **
1970380
1971464 22,26
1972585 26,07
1973753 28,71
1974739 -1,82
1975853 15,35
19761 031 20,86
19771 148 11,32
19781 356 18,18
19791 625 19,81
19801 871 15,13
19812 112 12,87
19822 222 5,23
19832 528 13,78
19842 796 10,61
19853 071 9,84
19863 608 17,47
19874 326 19,91
19884 781 10,50
19895 129 7,28
19905 069 -1,17
19915 225 3,09
19925 185 -0,77
19935 484 5,77
19946 008 9,55
19956 538 8,82
19966 801 4,03
19977 505 10,34
19987 514 0,13
19998 226 9,47
20008 672 5,43
20017 614 -12,20
20028 205 7,76
20038 280 0,91
20048 708 5,18
20058 549 -1,83
20068 480 -0,81
20078 435 -0,53
20088 173 -3,11
200910 486 28,30
20107 699 -26,58
20116 546 -14,97
20127 046 7,64
20137 716 9,51
20148 662 12,26
20158 662 0,00
20169 361 8,07
201710 685 14,14
20189 421 -11,83

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 5 435,29. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2382 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10 684,57) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (379,6). 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 13 235. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Corée du Nord, Corée du Sud, Mongolie, Taiwan.

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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