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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19921 900 000
19931 500 000 -21,05
19941 400 000 -6,67
19951 800 000 28,57
19961 622 000 -9,89
19971 823 000 12,39
19981 702 000 -6,64
19991 482 100 -12,92
20001 427 100 -3,71
20011 386 200 -2,87
20021 397 200 0,79
20031 369 700 -1,97
20041 452 000 6,01
20051 452 000 0,00
20061 446 000 -0,41
20071 476 000 2,07
20081 476 000 0,00
20091 495 000 1,29
20101 430 000 -4,35
20111 364 000 -4,62
20121 364 000 0,00
20131 260 000 -7,62
20141 287 000 2,14
20151 490 000 15,77
20161 454 000 -2,42
20171 454 000 0,00

Faits saillants


Diminution de 23% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 488 819,23. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 23 %. C'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 900 000) et c'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 260 000). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 755 333. 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 = -0.6 et coefficient de détermination = 0.36).

En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 7,74 %. En 2017, cette même part est de 5,30 %.

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

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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