III.3 SYNTHESE DES DIFFERENTES STATISTIQUES DE LA
CONTRIBUTION DES SECTEURS ECONOMIQUES
III.3.1 Caractéristiques Statistiques des
Variables
Tableau 3.1 statistiques
descriptives
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STATISTIQUES DESCRIPTIVES
|
|
LES VARIABLES
|
Moyenne
|
Écart-type
|
Minimum
|
Maximum
|
Somme
|
|
PIB
|
6207375,577
|
5440080,84
|
297065,5
|
17290148,6
|
80695882,5
|
|
SECT Primaire
|
2571708,208
|
1955621,27
|
146671,3
|
6161087,4
|
33432206,7
|
|
SECT Secondaire
|
1485926,077
|
1436915,61
|
59570,7
|
4653052,4
|
19317039
|
|
SECT Tertiaire
|
1901837,662
|
1788810,54
|
89089,5
|
5673737,5
|
24723889,6
|
Concernant ces statistiques, le constant est que le secteur
primaire a une plus grande moyenne par rapport aux deux autres, suivi du
secteur tertiaire. Et en ce qui concerne la concentration les valeurs sont plus
concentrées au secteur secondaire, alors qu'elles sont plus
dispersées au primaire, cela peut aussi se voir à partir de
valeur minimum et maximum de chaque secteur.
III.3.2 La Contribution de différents Secteurs
Dans le PIB Tableau 3.2 part sectorielle en pourcentage
|
SECTEURS
|
PART SECTORIELLE EN %
|
|
PRIMAIRE
|
41,4
|
|
SECONDAIRE
|
23,9
|
|
TERTIAIRE
|
30,6
|
L'observation de tableau ci-dessus nous montre que le plus
grand contributeur au Produit Intérieur Brut de la République
démocratique du Congo est le secteur primaire, suivi de tertiaire.
III.3.3 Matrice de corrélation
Tableau 3.3 corrélation entre les secteurs et
le PIB
|
PIB
|
PRIMAIRE
|
SECONDIARE
|
TERTIAIRE
|
|
PIB
|
1
|
|
|
|
|
PRIMAIRE
|
0,99
|
1
|
|
|
|
SECONDAIRE
|
0,99
|
0,98
|
1
|
|
|
TERTIAIRE
|
0,99
|
0,988254673
|
0,99780719
|
1
|
Le tableau 3.3 nous montre qu'il y a une forte corrélation
positive entre différents secteurs et le PIB.
III.3.4 Régression entre le PIB et différents
secteur primaire
Tableau 3.4 Régression entre le PIB et le
Secteur primaire
|
Variable
|
Coefficient
|
t de
student
|
Probabilité
|
|
C
|
-0.621122
|
-1.691805
|
0.1188
|
|
P
|
1.098041
|
43.17837
|
0.0000
|
|
statistique de Fisher
|
64.371 0.000000
|
Tableau 3.5 Régression entre le PIB et le
Secteur secondaire
|
Variable
|
Coefficient
|
t de
student
|
Probabilité
|
|
C
|
2.324085
|
14.00237
|
0.0000
|
|
S
|
0.933609
|
77.81467
|
0.0000
|
|
statistique de Fisher
|
6055.123 0.000000
|
Tableau 3.6 Régression entre le PIB et le
Secteur tertiaire
|
Variable
|
Coefficient
|
t de
student
|
Probabilité
|
|
C
|
2.177096
|
5.688512
|
0.0001
|
|
T
|
0.939526
|
34.12872
|
0.0000
|
|
statistique de Fisher
|
1164.770 0.000000
|
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Les tableaux 3.4, 3.5, 3.6 qui précèdent nous
renseigne que le secteur le plus sensible en économie, est le secteur
primaire, parce que une variation de 100CDF au secteur primaire, augmentera le
PIB de 109.8041 alors qu'une telle variation au secteur secondaire augmentera
le PIB de 93.3609 et de 93.9526 au secteur tertiaire
NB : Dans l'analyse de régression on
essaie juste de déterminer la relation statistique entre les deux
grandeurs Y et X, et on considère que la variation de l'une des deux
variables est expliquée par l'autre. Par contre dans l'analyse de
corrélation on cherche à savoir si les variations de deux
variables sont liées. Donc cette corrélation nous donne juste le
degré d'associations entre les variables.
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