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Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
197027 700
197131 300 13,00
197238 600 23,32
197363 400 64,25
197470 700 11,51
197572 800 2,97
197673 700 1,24
197771 000 -3,66
197871 900 1,27
197975 100 4,45
198088 600 17,98
198197 800 10,38
198295 800 -2,04
198395 100 -0,73
198495 100 0,00
198594 700 -0,42
198694 100 -0,63
1987101 400 7,76
1988109 400 7,89
1989111 900 2,29
1990130 500 16,62
1991145 800 11,72
1992164 800 13,03
1993164 500 -0,18
1994175 000 6,38
1995178 200 1,83
1996188 300 5,67
1997194 100 3,08
1998174 000 -10,36
1999164 800 -5,29
2000169 263 2,71
2001169 840 0,34
2002189 382 11,51
2003166 716 -11,97
2004170 054 2,00
2005176 152 3,59
2006163 665 -7,09
2007185 052 13,07
2008176 549 -4,59
2009182 002 3,09
2010302 185 66,03
2011336 401 11,32
2012343 382 2,08
2013430 334 25,32
2014443 319 3,02
2015463 740 4,61
2016447 001 -3,61
2017473 611 5,95
2018476 733 0,66

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 178 071,04. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1621 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (476 733) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (27 700). Nous disposons des résultats pour 49 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 538 882. 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 = 0.88 et coefficient de détermination = 0.77).

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

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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