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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19601 043 656
19651 504 000 44,11
19702 202 000 46,41
19753 335 500 51,48
19763 612 100 8,29
19773 932 800 8,88
19784 279 900 8,83
19794 604 800 7,59
19804 892 100 6,24
19815 103 300 4,32
19825 291 000 3,68
19835 462 000 3,23
19845 643 000 3,31
19855 823 000 3,19
19866 029 000 3,54
19876 234 000 3,40
19886 466 000 3,72
19896 690 000 3,46
19906 940 000 3,74
19917 175 000 3,39
19927 395 000 3,07
19937 634 000 3,23
19947 859 000 2,95
19958 124 000 3,37
19968 431 000 3,78
19978 860 000 5,09
19989 337 000 5,38
19999 613 000 2,96
20009 889 000 2,87
20018 158 000 -17,50
20028 026 000 -1,62
20037 846 000 -2,24
20047 861 000 0,19
20057 600 000 -3,32
20067 450 000 -1,97
20077 404 300 -0,61
20087 317 200 -1,18
20097 256 000 -0,84
20107 232 000 -0,33
20117 133 000 -1,37
20127 182 000 0,69
20137 125 486 -0,79
20146 946 000 -2,52
20156 951 528 0,08
20166 774 000 -2,55
20176 551 000 -3,29
20185 900 000 -9,94

Faits saillants


Augmentation de 465% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 470 610. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 465 %. C'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (9 889 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 043 656). 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 4 675 014. 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 = 0.72 et coefficient de détermination = 0.52).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Belgique, Allemagne, Luxembourg, Suisse.

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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