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Précisions


Consommation d'énergie (kg de pétrole par habitant - équivalence)
La consommation d’énergie correspond à l’utilisation d’énergie primaire (à la source) avant la transformation de celle-ci. La consommation d’un pays pour une année est la somme de la production intérieure, à laquelle on ajoute les importations et l’état des stocks, moins les exportations et l’énergie distribuée aux bateaux et aux avions engagés dans le transport international. La consommation énergétique en kilogramme de pétrole par habitant permet de tenir compte de la population du pays. Cette consommation est en kilogramme de pétrole équivalent, une unité normalisée qui équivaut à l’énergie totale qui peut être produite avec un kilogramme de pétrole brut (ou 41 868 kilojoules).

Source: Banque mondiale

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Production de gaz (en millions de tonnes équivalent pétrole)
Production de gaz naturel (en millions de tonnes)
Production de pétrole (en millions de tonnes)
Production de pétrole (milliers de barils par jour)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19904 857
19914 853 -0,08
19924 210 -13,25
19933 729 -11,43
19943 193 -14,37
19953 178 -0,47
19962 937 -7,57
19972 836 -3,44
19982 706 -4,59
19992 719 0,47
20002 721 0,06
20012 754 1,24
20022 813 2,13
20033 025 7,54
20043 031 0,21
20053 033 0,06
20062 935 -3,23
20072 996 2,08
20082 911 -2,86
20092 487 -14,55
20102 887 16,08
20112 769 -4,09
20122 687 -2,96
20132 553 -4,98
20142 334 -8,57

Faits saillants


Diminution de 52% en 24 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 3 086,17. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 52 %. C'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 856,59) et c'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 334,41). Nous disposons des résultats pour 25 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 907. 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 = -0.72 et coefficient de détermination = 0.52).

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

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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