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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1983500 000
1984500 000 0,00
1985500 000 0,00
1986500 000 0,00
1987500 000 0,00
1988500 000 0,00
1989500 000 0,00
1990500 000 0,00
1991500 000 0,00
1992500 000 0,00
1993500 000 0,00
1994500 000 0,00
1995500 000 0,00
1996500 000 0,00
1997500 000 0,00
1998500 000 0,00
1999500 000 0,00
2000500 000 0,00
2001860 000 72,00
2002916 000 6,51
2003980 000 6,99
20041 000 000 2,04
20051 000 000 0,00
20061 000 000 0,00
20071 180 000 18,00
20081 180 000 0,00
20091 180 000 0,00
20101 180 000 0,00
20111 180 000 0,00
20121 180 000 0,00
20131 180 000 0,00
20141 180 000 0,00
20151 180 000 0,00
20161 180 000 0,00
20171 180 000 0,00

Faits saillants


Augmentation de 136% en 34 ans


Pour l'ensemble de la période 1983-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 792 457,14. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 136 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 180 000) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (500 000). Nous disposons des résultats pour 35 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 180 000. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.83).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Japon, Corée du Sud, Mongolie, Taiwan.

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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