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Précisions


Chemins de fers (total) (km)
Il s'agit de la longueur en kilomètres des voies ferroviaires disponibles pour le service par train, sans égard pour le nombre de voies parallèles.

Source: Banque mondiale

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Transport ferroviaire - marchandises transportées (en millions de tonnes par km)
Transport ferroviaire -passagers transportés (en million de passagers par km)
Utilisateurs d'Internet (par 100 habitants)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19958 549
19968 607 0,68
19978 607 0,00
19988 607 0,00
19998 682 0,87
20008 671 -0,13
20018 671 0,00
20028 671 0,00
20038 697 0,30
20048 697 0,00
20058 697 0,00
20068 697 0,00
20078 697 0,00
20088 699 0,02
20099 080 4,38
20109 594 5,66
20119 642 0,50
20129 642 0,00
20139 718 0,79
201410 087 3,80
201510 131 0,44
201610 131 0,00
201710 207 0,75
201810 315 1,06

Faits saillants


Augmentation de 21% en 23 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 9 158,17. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 21 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10 315) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (8 549). Nous disposons des résultats pour 24 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 11 006. 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 = 0.82).

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

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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