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Précisions


Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde

Source: Banque mondiale

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

AnnéesValeursVariations (%) **
19708 800
19719 400 6,82
19728 700 -7,45
19738 800 1,15
19749 000 2,27
19759 200 2,22
19769 500 3,26
197712 000 26,32
197811 900 -0,83
19798 700 -26,89
19808 100 -6,90
19818 100 0,00
19829 000 11,11
19838 300 -7,78
19849 200 10,84
19859 400 2,17
19869 700 3,19
19879 500 -2,06
19889 400 -1,05
19899 600 2,13
199010 700 11,46
199112 400 15,89
199214 600 17,74
199315 500 6,16
199418 800 21,29
199520 000 6,38
199620 900 4,50
199719 100 -8,61
199819 400 1,57
199932 000 64,95
200037 098 15,93
200126 059 -29,76
200219 407 -25,53
200322 063 13,69
200423 660 7,24
200523 964 1,28
200624 879 3,82
200722 465 -9,70
200821 056 -6,27
200919 339 -8,15
201020 961 8,39
201124 699 17,83
201226 622 7,79
201329 114 9,36
201431 662 8,75
201528 671 -9,45
201628 670 -0,00
201727 995 -2,35
201827 601 -1,41

Faits saillants


Augmentation de 214% en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 17 462,96. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 214 %. C'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (37 098) et c'est en 1981 qu'on enregistre la valeur la plus basse (8 100). 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 23 913. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Guatemala, Honduras, Nicaragua, Panama.

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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