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Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
197029 500
197129 400 -0,34
197232 100 9,18
197335 200 9,66
197430 800 -12,50
197536 900 19,81
197638 200 3,52
197741 000 7,33
197841 500 1,22
197942 700 2,89
198042 700 0,00
198134 100 -20,14
198216 400 -51,91
198325 800 57,32
198428 800 11,63
198528 400 -1,39
198630 700 8,10
198730 200 -1,63
198828 900 -4,30
198931 500 9,00
199028 600 -9,21
199119 600 -31,47
199222 400 14,29
199327 600 23,21
199430 500 10,51
199532 100 5,25
199635 900 11,84
199738 300 6,69
199838 400 0,26
199943 800 14,06
200052 371 19,57
200171 799 37,10
200269 842 -2,73
200373 137 4,72
200477 690 6,23
200578 992 1,68
200683 451 5,64
200789 289 7,00
200890 031 0,83
200983 053 -7,75
201082 630 -0,51
201182 052 -0,70
201281 194 -1,05
201383 336 2,64
201477 094 -7,49
201568 326 -11,37
201684 075 23,05
2017106 424 26,58
2018123 903 16,42

Faits saillants


Augmentation de 320% en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 51 646,71. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 320 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (123 903) et c'est en 1982 qu'on enregistre la valeur la plus basse (16 400). 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 173 739. 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 = 0.82 et coefficient de détermination = 0.68).

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

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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