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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19856 800
19897 000 2,94
19908 000 14,29
19915 000 -37,50
19922 000 -60,00
199521 000 950,00
199622 000 4,76
199722 000 0,00
199814 000 -36,36
19995 300 -62,14
200015 000 183,02
200115 000 0,00
200215 000 0,00
200315 000 0,00
200515 000 0,00
20062 000 -86,67
20072 000 0,00
20082 000 0,00
20092 040 2,00
20102 040 0,00
20112 050 0,49
20122 050 0,00
20132 050 0,00
20142 050 0,00
20152 050 0,00
20162 050 0,00
20172 000 -2,44

Faits saillants


Diminution de 71% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 7 869,63. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 71 %. C'est en 1997 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (22 000) et c'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 000). Nous disposons des résultats pour 27 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 967. 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 = -0.47 et coefficient de détermination = 0.22).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. En 2017, cette même part est de 0,01 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Gambie, Guinée, Guinée-Bissau, Sénégal, Sierra Leone.

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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