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Précisions


Abonnés avec un accès haute vitesse
Nombre d'abonnées ayant un accès haute vitesse, ou haut débit à Internet, peu importe la technologie utilisée.

Source: International Telecommunication Union World Telecommunication Development

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Transport ferroviaire -passagers transportés (en million de passagers par km)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199875 500
2000260 000 244,37
2001466 200 79,31
20021 170 966 151,17
20031 988 000 69,77
20043 206 000 61,27
20054 100 000 27,89
20065 192 200 26,64
20075 507 000 6,06
20085 805 000 5,41
20096 129 000 5,58
20106 329 000 3,26
20116 498 007 2,67
20126 654 000 2,40
20136 792 000 2,07
20146 851 000 0,87
20157 029 097 2,60
20167 222 770 2,76
20177 289 580 0,92
20187 406 700 1,61

Faits saillants


Très forte augmentation en 20 ans


Pour l'ensemble de la période 1998-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 4 798 601. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 9710 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 406 700) et c'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus basse (75 500). Nous disposons des résultats pour toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 8 342 458. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

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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