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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196011 000
196515 000 36,36
197019 000 26,67
197524 000 26,32
197625 000 4,17
197726 000 4,00
197827 000 3,85
197928 000 3,70
198029 000 3,57
198133 000 13,79
198238 000 15,15
198343 000 13,16
198444 000 2,33
198545 000 2,27
198646 000 2,22
198747 000 2,17
198848 769 3,76
198950 668 3,89
199053 000 4,60
199156 939 7,43
199260 974 7,09
199366 749 9,47
199469 784 4,55
199578 499 12,49
199685 549 8,98
199799 904 16,78
1998105 877 5,98
1999108 193 2,19
2000110 176 1,83
2001117 398 6,55
2002121 413 3,42
2003127 380 4,91
2004127 935 0,44
2005138 997 8,65
2006136 163 -2,04
2007138 171 1,47
2008145 360 5,20
2009148 672 2,28
2010157 063 5,64
2011159 059 1,27
2012171 249 7,66
2013183 532 7,17
2014182 593 -0,51
2015182 507 -0,05
2016187 853 2,93
2017193 045 2,76
2018154 816 -19,80

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 90 814,62. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1307 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (193 045) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (11 000). Nous disposons des résultats pour 47 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 151 715. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.93).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Botswana, Lesotho, Afrique du Sud, Eswatini.

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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