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Précisions


Transport aérien (fret) (en millions de tonnes par kilomètre)
Volume des biens transportés par l'ensemble des vols en fonction du nombre de kilomètre réalisé du point de décollage au point d'atterrissage. Exemple: un avion qui transporterait 10 tonnes de matériel sur 300 kilomètres aura donc transporté 3000 tonnes par km, soit l'équivalent de ,003 million de tonnes par km. Cette donnée permet d'évaluer l'importance du transport aérien des marchandises. Source plus spécifique: International Civil Aviation Organization, Civil Aviation Statistics of the World and ICAO staff estimates.

Source: Organisation de l'aviation civile internationale

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Transport ferroviaire -passagers transportés (en million de passagers par km)
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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19705 151
19715 541 7,56
19726 283 13,40
19737 060 12,37
19747 255 2,77
19757 000 -3,53
19767 438 6,27
19777 921 6,49
19788 407 6,14
19798 658 2,99
19808 615 -0,49
19818 607 -0,10
19828 296 -3,61
19839 284 11,92
198410 293 10,86
19859 672 -6,03
198610 619 9,79
198712 023 13,22
198813 876 15,41
198914 651 5,59
199014 791 0,96
199114 486 -2,06
199215 618 7,81
199316 343 4,64
199419 084 16,77
199519 623 2,82
199621 676 10,46
199725 479 17,54
199825 758 1,10
199927 292 5,96
200030 172 10,55
200127 925 -7,45
200229 555 5,84
200334 206 15,74
200437 450 9,49
200537 358 -0,25
200639 882 6,76
200740 618 1,85
200839 314 -3,21
200935 098 -10,72
201039 353 12,12
201139 622 0,68
201239 111 -1,29
201337 114 -5,11
201438 225 3,00
201537 866 -0,94
201638 658 2,09
201741 592 7,59
201842 985 3,35

Faits saillants


Augmentation de 734% en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 22 100,05. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 734 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (42 985,3) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 151,2). Nous disposons des résultats pour 49 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 50 331. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.94).

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

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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