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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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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1985186 000
1989200 000 7,53
1990230 000 15,00
1991286 000 24,35
1992286 000 0,00
1993322 000 12,59
1994322 000 0,00
1995371 300 15,31
1996406 300 9,43
1997429 050 5,60
1998434 850 1,35
1999429 050 -1,33
2000429 100 0,01
2001444 300 3,54
2002544 300 22,51
2003595 000 9,31
2004482 250 -18,95
2005483 000 0,16
2006513 000 6,21
2007513 000 0,00
2008513 000 0,00
2009513 250 0,05
2010513 250 0,00
2011513 250 0,00
2012513 250 0,00
2013513 250 0,00
2014513 250 0,00
2015513 250 0,00
2016513 250 0,00
2017513 000 -0,05

Faits saillants


Augmentation de 176% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 434 616,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 176 %. C'est en 2003 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (595 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (186 000). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 512 833. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.75).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,84 %. En 2017, cette même part est de 1,87 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Laos, Thaïlande, Viêt Nam.

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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