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Transport aérien, départs des transporteurs autorisés à destination du monde

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19706 800
19717 000 2,94
19724 800 -31,43
19735 000 4,17
197410 400 108,00
197510 400 0,00
197612 200 17,31
197711 900 -2,46
197810 900 -8,40
197911 900 9,17
198013 000 9,24
198111 000 -15,38
198210 500 -4,55
19838 500 -19,05
19848 500 0,00
19858 100 -4,71
19865 600 -30,86
19875 800 3,57
19885 200 -10,34
19897 700 48,08
19905 000 -35,06
19915 000 0,00
19925 100 2,00
19938 500 66,67
19949 000 5,88
19959 000 0,00
19966 700 -25,56
19978 200 22,39
19989 900 20,73
199910 300 4,04
200010 852 5,36
20019 550 -12,00
20028 404 -12,00
20037 032 -16,33
20048 343 18,64
20058 934 7,08
20068 666 -3,00
20079 186 6,00
20089 388 2,20
20098 731 -7,00

Faits saillants


Augmentation de 28% en 39 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2009, on enregistre une moyenne annuelle de 8 524,65. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 28 %. C'est en 1980 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (13 000) et c'est en 1972 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 800). Nous disposons des résultats pour 40 années. Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Brésil, Chili, Paraguay.

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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