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Abonnés avec un accès haute vitesse
Nombre d'abonnées ayant un accès haute vitesse, ou haut débit à Internet, peu importe la technologie utilisée.

Source: International Telecommunication Union World Telecommunication Development

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

AnnéesValeursVariations (%) **
199814 000
1999278 000 1 885,71
20003 870 000 1 292,09
20017 818 020 102,02
200210 405 486 33,10
200311 178 499 7,43
200411 921 439 6,65
200512 190 711 2,26
200614 042 698 15,19
200714 709 998 4,75
200815 474 931 5,20
200916 348 571 5,65
201017 194 272 5,17
201117 859 522 3,87
201218 252 661 2,20
201318 737 514 2,66
201419 198 934 2,46
201520 024 419 4,30
201620 555 683 2,65
201721 195 918 3,11
201821 285 858 0,42

Faits saillants


Très forte augmentation en 20 ans


Pour l'ensemble de la période 1998-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 13 931 292,14. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 151942 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (21 285 858) et c'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus basse (14 000). Nous disposons des résultats pour 21 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 25 395 171. 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: Japon, Corée du Nord, 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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