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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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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1985402 500
1989400 000 -0,62
1990408 000 2,00
1991408 000 0,00
1992408 000 0,00
1993408 000 0,00
1994320 000 -21,57
1995531 000 65,94
1996529 000 -0,38
1997428 000 -19,09
1998428 000 0,00
1999424 000 -0,93
2000424 800 0,19
2001429 000 0,99
2002427 000 -0,47
2003427 000 0,00
2004415 000 -2,81
2005416 000 0,24
2006401 000 -3,61
2007401 000 0,00
2008401 000 0,00
2009403 000 0,50
2010403 000 0,00
2011178 000 -55,83
2012178 000 0,00
2013178 000 0,00
2014280 500 57,58
2015277 500 -1,07
2016307 500 10,81
2017239 000 -22,28

Faits saillants


Diminution de 41% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 376 026,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 41 %. C'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (531 000) et c'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus basse (178 000). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 450 567. 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 = -0.62 et coefficient de détermination = 0.39).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 1,81 %. En 2017, cette même part est de 0,87 %.

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

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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