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Consommation d'électricité (kwh par personne)
Cette statistique donne une évaluation de la production des centrales électriques moins les pertes occasionnées par la transmission, la distribution, la transformation ainsi que l'énergie utilisée par les centrales elles-mêmes. Un kilowattheure est l'équivalent du «travail accompli en une heure par un moteur d'une puissance de 1 000 watts». Par exemple, une ampoule de 60 watts utilise 60 wattheures d'énergie à chaque heure. De même, une ampoule de 100 watts utilise 50 wattheures en 30 minutes. À cause de la demande générée par leur climat, les pays nordiques figurent parmi les plus importants consommateurs d'électricité par habitant au monde.

Source: Banque mondiale

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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19711 051
19721 109 5,58
19731 162 4,72
19741 218 4,81
19751 230 1,01
19761 292 5,09
19771 400 8,35
19781 543 10,15
19791 836 19,00
19802 019 10,00
19812 254 11,61
19822 076 -7,88
19832 230 7,43
19842 356 5,61
19852 337 -0,80
19862 336 -0,05
19872 450 4,90
19882 614 6,68
19892 497 -4,47
19902 478 -0,77
19912 550 2,90
19922 689 5,48
19932 698 0,31
19942 666 -1,18
19952 652 -0,53
19962 673 0,81
19972 700 1,02
19982 670 -1,12
19992 602 -2,54
20002 668 2,51
20012 732 2,43
20022 759 0,96
20032 665 -3,40
20042 797 4,95
20052 886 3,21
20062 999 3,91
20073 019 0,66
20083 125 3,51
20093 091 -1,10
20103 196 3,39
20113 257 1,91
20123 304 1,46
20133 299 -0,17
20142 719 -17,58

Faits saillants


Augmentation de 159% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1971-2014, on enregistre une moyenne annuelle de 2 406,85. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 159 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 304,22) et c'est en 1971 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 050,83). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 564. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.92 et coefficient de détermination = 0.85).

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

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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