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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1960650 013
1965755 000 16,15
1970916 000 21,32
19751 156 000 26,20
19761 229 000 6,31
19771 310 000 6,59
19781 398 000 6,72
19791 508 000 7,87
19801 632 000 8,22
19811 788 610 9,60
19821 936 620 8,28
19832 071 817 6,98
19842 152 959 3,92
19852 297 773 6,73
19862 532 680 10,22
19872 668 589 5,37
19882 866 024 7,40
19893 080 333 7,48
19903 315 022 7,62
19913 434 788 3,61
19923 458 126 0,68
19933 593 851 3,92
19943 775 355 5,05
19954 002 180 6,01
19964 258 639 6,41
19974 645 065 9,07
19985 075 417 9,26
19995 492 838 8,22
20004 961 743 -9,67
20014 924 458 -0,75
20024 917 000 -0,15
20034 910 000 -0,14
20044 903 000 -0,14
20054 896 000 -0,14
20064 889 000 -0,14
20074 882 000 -0,14
20084 875 000 -0,14
20094 868 000 -0,14
20104 861 000 -0,14
20114 854 000 -0,14
20124 847 000 -0,14
20133 875 582 -20,04
20143 647 770 -5,88
20154 131 055 13,25
20164 522 850 9,48
20174 810 074 6,35
20183 345 440 -30,45

Faits saillants


Augmentation de 415% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 423 865,34. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 415 %. C'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 492 838) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (650 013). 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 4 388 775. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.75).

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

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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