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Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
197016 500
197111 800 -28,48
197215 300 29,66
197315 300 0,00
197428 900 88,89
197529 300 1,38
197630 900 5,46
197731 200 0,97
197830 300 -2,88
197929 900 -1,32
198032 100 7,36
198131 700 -1,25
198232 200 1,58
198332 400 0,62
198429 900 -7,72
198528 800 -3,68
198632 100 11,46
198735 600 10,90
198833 600 -5,62
198926 000 -22,62
199022 100 -15,00
199121 500 -2,71
199221 200 -1,40
199325 000 17,92
199430 600 22,40
199537 300 21,90
199635 200 -5,63
199743 200 22,73
199844 800 3,70
199937 300 -16,74
200029 387 -21,21
200144 487 51,38
200237 482 -15,75
200336 947 -1,43
200446 917 26,98
200560 819 29,63
200656 072 -7,81
200761 958 10,50
200867 840 9,49
200965 885 -2,88
201084 408 28,11
2011100 131 18,63
2012106 167 6,03
2013115 817 9,09
2014117 800 1,71
2015129 786 10,17
2016129 880 0,07
2017130 792 0,70
2018141 025 7,82

Faits saillants


Augmentation de 755% en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 49 706,14. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 755 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (141 025,36) et c'est en 1971 qu'on enregistre la valeur la plus basse (11 800). 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 172 332. 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 = 0.83 et coefficient de détermination = 0.69).

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

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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