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Précisions


Consommation d'énergie (kg de pétrole par habitant - équivalence)
La consommation d’énergie correspond à l’utilisation d’énergie primaire (à la source) avant la transformation de celle-ci. La consommation d’un pays pour une année est la somme de la production intérieure, à laquelle on ajoute les importations et l’état des stocks, moins les exportations et l’énergie distribuée aux bateaux et aux avions engagés dans le transport international. La consommation énergétique en kilogramme de pétrole par habitant permet de tenir compte de la population du pays. Cette consommation est en kilogramme de pétrole équivalent, une unité normalisée qui équivaut à l’énergie totale qui peut être produite avec un kilogramme de pétrole brut (ou 41 868 kilojoules).

Source: Banque mondiale

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Production de pétrole (en millions de tonnes)
Production de pétrole (milliers de barils par jour)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1971705
1972944 33,99
19731 069 13,20
19741 142 6,87
19751 385 21,29
19761 207 -12,90
19771 442 19,51
19781 573 9,04
19791 696 7,82
19802 189 29,12
19812 274 3,86
19822 377 4,53
19832 337 -1,68
19842 420 3,55
19852 616 8,09
19862 525 -3,48
19872 679 6,10
19882 507 -6,40
19892 654 5,85
19902 517 -5,16
19912 493 -0,95
19922 424 -2,78
19932 460 1,52
19942 721 10,59
19952 826 3,86
19962 950 4,38
19972 951 0,03
19982 941 -0,32
19992 859 -2,80
20002 954 3,33
20012 996 1,41
20023 066 2,35
20033 105 1,25
20043 141 1,19
20053 065 -2,43
20063 052 -0,41
20072 796 -8,39
20082 938 5,05
20093 146 7,10
20103 354 6,59
20112 191 -34,67
20122 744 25,25
20133 072 11,95
20142 809 -8,57

Faits saillants


Augmentation de 299% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1971-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 2 438,9. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 299 %. C'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 353,53) et c'est en 1971 qu'on enregistre la valeur la plus basse (704,7). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 122. 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 = 0.84 et coefficient de détermination = 0.7).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Maroc, Mauritanie, Tunisie.

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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