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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960180 030
1965243 361 35,18
1970376 987 54,91
1975680 585 80,53
1976769 907 13,12
1977851 353 10,58
1978986 844 15,91
19791 092 137 10,67
19801 147 782 5,10
19811 301 558 13,40
19821 501 977 15,40
19831 673 227 11,40
19841 941 088 16,01
19852 247 884 15,81
19862 779 615 23,65
19873 696 872 33,00
19884 910 911 32,84
19895 861 517 19,36
19906 861 458 17,06
19918 151 740 18,80
19929 410 486 15,44
199310 935 523 16,21
199412 212 000 11,67
199513 127 000 7,49
199614 286 478 8,83
199715 579 000 9,05
199816 807 000 7,88
199917 912 000 6,57
200018 395 171 2,70
200118 904 486 2,77
200218 890 000 -0,08
200318 916 721 0,14
200419 125 163 1,10
200518 978 223 -0,77
200618 831 616 -0,77
200718 201 006 -3,35
200817 502 205 -3,84
200916 534 356 -5,53
201016 201 466 -2,01
201115 210 846 -6,11
201213 859 672 -8,88
201313 551 705 -2,22
201412 528 865 -7,55
201511 493 057 -8,27
201611 077 559 -3,62
201711 308 444 2,08
201811 633 461 2,87

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 9 758 943,47. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 6362 %. C'est en 2004 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (19 125 163) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (180 030). Nous disposons des résultats pour 47 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 8 222 301. 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 = 0.81 et coefficient de détermination = 0.66).

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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