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Précisions


Transport ferroviaire -passagers transportés (en million de passagers par km)
Source plus spécifique: World Bank, Transportation, Water, and Urban Development Department, Transport Division.

Source: Banque mondiale

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

AnnéesValeursVariations (%) **
1995248 993
1996251 723 1,10
1997247 652 -1,62
1998242 808 -1,96
1999240 793 -0,83
2000240 657 -0,06
2001241 133 0,20
2002239 246 -0,78
2003241 160 0,80
2004242 300 0,47
2005245 957 1,51
2006249 029 1,25
2007255 201 2,48
2008253 555 -0,64
2009301 599 18,95
2010244 591 -18,90
2011184 791 -24,45
2012253 788 37,34
2013260 014 2,45
2014255 881 -1,59
2015265 063 3,59
2016204 025 -23,03
2017197 254 -3,32
20181 410 -99,29

Faits saillants


Diminution de 99% en 23 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 233 692,62. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 99 %. C'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (301 599) et c'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 410). Nous disposons des résultats pour 24 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -217 994,85. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.38 et coefficient de détermination = 0.15).

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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