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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196049 269 000
196558 289 000 18,31
197069 039 000 18,44
197580 515 000 16,62
197682 802 000 2,84
197785 426 000 3,17
197888 431 000 3,52
197991 265 000 3,20
198094 282 000 3,31
1981105 559 222 11,96
1982107 519 214 1,86
1983110 612 689 2,88
1984112 550 739 1,75
1985115 985 813 3,05
1986118 289 121 1,99
1987122 789 249 3,80
1988127 086 765 3,50
1989131 504 568 3,48
1990136 114 201 3,51
1991139 412 884 2,42
1992143 341 581 2,82
1993148 106 159 3,32
1994153 447 946 3,61
1995159 659 000 4,05
1996166 446 000 4,25
1997173 867 000 4,46
1998179 850 000 3,44
1999189 502 000 5,37
2000192 513 000 1,59
2001191 570 800 -0,49
2002189 250 143 -1,21
2003182 933 281 -3,34
2004177 690 711 -2,87
2005175 160 940 -1,42
2006167 459 899 -4,40
2007158 418 151 -5,40
2008162 763 000 2,74
2009152 873 000 -6,08
2010149 652 000 -2,11
2011143 319 000 -4,23
2012138 595 000 -3,30
2013133 233 000 -3,87
2014128 495 000 -3,56
2015124 848 000 -2,84
2016121 343 000 -2,81
2017116 298 000 -4,16
2018109 961 000 -5,45

Faits saillants


Augmentation de 123% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 133 134 874,72. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 123 %. C'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (192 513 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (49 269 000). 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 79 896 371. 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 = 0.65 et coefficient de détermination = 0.43).

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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