natgillin/translations-raw huggingface dataset:
The data revision - average size is the average of revised key items during a specific period of time.
Prosjena veliina revizije podataka je prosjek revizija kljunih varijabli tijekom odreenog razdoblja.
The publishing data which relate to the ‫ݐ‬ reference period can be changed in time.
Podaci koji se objavljuju, a odnose se na odreeno izvještajno razdoblje ‫ݐ‬, tijekom vremena se mogu mijenjati.
The number of reference periods for which the data are published are marked with ݊, and the number of releases over time with ‫ܭ‬.
Broj izvještajnih razdoblja za koje se podaci objavljuju oznaava se sa ݊, a broj objava tijekom vremena sa ‫ܭ‬.
The data revision occurs between specific releases related to the certain period and is therefore defined as the difference between the earlier and the later estimates.
Revizija podataka nastaje izmeu pojedinih objava vezano uz odreeno izvještajno razdoblje te se prema tome definira kao razlika izmeu kasnije i ranije procjene.
Having in mind the two-dimensional situation described in the definition, there are several strategies for calculating the indicator: with apsolutne ili relativne sign, as an absolute or relative value, for specific pairs of revisions over time or over a sequence of revisions, etc.
S obzirom na dvodimenzionalnu situaciju koja je opisana u definiciji, postoji nekoliko strategija za izraun pokazatelja: s predznakom, vrijednosti, za odreene parove revidiranja kroz vrijeme ili preko niza revizija itd.
The main proposal is to take into account the average of certain releases for ݊ reference periods, i.e. MAR (Mean Absolute Revision).
Glavni prijedlog je uzeti u obzir prosjek za odreene objave za ݊ izvještajnih razdoblja, odnosno MAR (prosjena apsolutna revizija).
Number of revisions (݊) is calculated as a number of differences between releases in time series.
Broj revizija (݊) se rauna kao broj razlika u objavama u vremenskim serijama.
Usually it is a number of releases subtracted by one, i.e. for six releases it is equal ݊ ൌ ͸ െ ͳ ൌ ͷ.
U naelu, to je broj objava umanjen za 1, tj. ako imamo šest objava ݊ ൌ ͸ െ ͳ ൌ ͷ.
The data revision can be calculated as the difference between previous and last release - AR (Absolute Revision).
Reviziju podataka možemo raunati i kao razliku prve i posljednje objave - AR (apsolutna revizija).
AR (Absolute Revision):
AR (apsolutna revizija):
The calculation of indicator for quarterly estimates is not recommended if݊ ൒ ʹͲ, while for the monthly estimates is not recommended for ݊ ൒ ͵Ͳ.
Izraunavanje pokazatelja za tromjesene procjene se ne preporuuje ako je ݊ ൒ ʹͲ, dok se za mjesene procjene ne preporuuje ako je ݊ ൒ ͵Ͳ.
The indicator is not recommended for annual estimates.
Pokazatelj nije preporuljiv za godišnje procjene.
The Mean Absolute Revision is applicable for indices, proportions and other data in relative terms, while the Relative Mean Absolute Revision is applicable for the data in absolute terms (e.g. number of employees).
Prosjena apsolutna revizija uglavnom se primjenjuje kod indeksa, proporcija i ostalih relativnih podataka, dok se prosjena relativna revizija primjenjuje za podatke u apsolutnim iznosima (npr. broj zaposlenih).
A survey is carried out whereby the monthly index is revised during six months consecutively and the data revision is calculated.
Provodi se istraživanje XY u kojem se mjeseni indeks u Z izvještajnom razdoblju revidira u šest uzastopnih mjeseci te je izraunana revizija podataka.
Remark: third column of the table represents the calculation of differences between releases.
Napomena: trei stupac tablice pokazuje izraun razlika izmeu objava.
Since these are the indices, Mean Absolute Revision (MAR) is calculated.
Budui da se radi o indeksima rauna se prosjena apsolutna revizija (MAR).
It can be concluded that the monthly index in six consecutive releases has changed for 0.22 in average.
Zakljuujemo kako se mjeseni indeks u šest uzastopnih objava u prosjeku mijenjao za 0,22.
The following example shows the calculation of the Relative Mean Absolute Revision (RMAR) on the total number of employees in the Republic of Croatia in 2012, according to data from the Monthly survey on employment and wages in legal persons (RAD-1).
U sljedeem primjeru prikazan je izraun prosjene relativne revizije podataka o ukupnom broju zaposlenih u Republici Hrvatskoj u 2012. prema podacima iz Mjesenog istraživanja o zaposlenima i plaama za pravne osobe (RAD-1).
Since the indicator is expressed in absolute values the calculated indicator is the average relative revision (RMAR).
Budui da je pokazatelj izražen u apsolutnim vrijednostima rauna se prosjena relativna revizija (RMAR).
The indicator was first calculated for each month (the last column in the table), and then for the whole year as the average of all the average relative audits per month.
Pokazatelj je prvo izraunan za svaki pojedini mjesec (zadnji stupac u tablici), a zatim i za cijelu godinu kao prosjek svih prosjenih relativnih revizija po mjesecima.
The timeliness of data publishing refers to the length of time between periods when the event of statistical phenomena and the date of publication of the data, while the punctuality refers to the time lag between the target date when data should have been delivered (e.g. date in the Calendar of Statistical Data Issues) and the actual date of the publication of data.
Pravodobnost objavljivanja podataka odnosi se na duljinu vremena izmeu refrentnog razdoblja na koje se podaci odnose i datuma objave podataka, dok se vremenska odreenost odnosi na razdoblje izmeu najavljenog datuma objave (primjerice u Kalendaru objavljivanja statistikih podataka) i stvarnog datuma objave podataka.
The timeliness of the first statistical results is the length of time between the end of the period for which the statistical data are calculated and the date of first publication of this data.
Pravodobnost prvih statistikih rezultata je dužina vremena izmeu kraja razdoblja za koji su podaci izraunani i datuma prve objave tih podataka.
It is calculated as a number of days (or weeks, or months) since the last day of the reference period until the date of dissemination the first results.
Izraunava se kao broj dana (ili tjedana ili mjeseci) od posljednjeg dana izvještajnog razdoblja do dana objavljivanja prvih rezultata.
It is expressed as ܶ ൅ ݊, where݊ is a number of days/months.
Izražava se kao ܶ ൅ ݊, gdje je ݊ broj dana ili mjeseci.
It is generally expressed for monthly, quarterly and semi-annual statistical surveys in elapsed days (not just working days), while for annual and multi-annual statistical surveys it is expressed in months.
Za mjesena, tromjesena i polugodišnja istraživanja se izražava u ukupnom broju dana (ne samo radnim danima) koji su prošli, dok se za godišnja i višegodišnja istraživanja izražava u mjesecima.
In the table below are listed the first release dates on monthly data from survey on the Retail trade and calculation of the timeliness of first results.
U tablici su ispisani datumi prvih objava mjesenih podataka iz Trgovine na malo i izraun pravodobnosti prvih rezultata.
The indicator is prepared in a way that for each month is calculated the difference between the date of the first release (݀௙௥௦௧ ) and the last day of the reference month (݀௥௘௙௣ ).
Pokazatelj se izraunava tako da se za svaki mjesec izrauna razlika izmeu datuma prve objave (݀௙௥௦௧ ) i posljednjeg dana u referentnom mjesecu na koje se podaci odnose (݀௥௘௙௣ ).
As these are monthly releases, the indicator is expressed in days, in the form of ܶ + number of days.
Kako je rije o mjesenim objavama, izraun pokazatelja pravodobnosti iskazuje se u danima, u obliku ܶ + broj dana.
In the table below are listed the first release dates of the Statistics on Income and Living Conditions survey.
U tablici su ispisani datumi prvih objava Ankete o dohotku stanovništva i izraun pravodobnosti prvih rezultata.
The first release date is ݀௙௥௦௧ , and ݀௥௘௙௣ is the last date of the reference period.
Datum prve objave je ݂݀‫ ݐݏݎ‬, a ݀‫ ݌݂݁ݎ‬je posljednji dan referentnog razdoblja.
The indicator is calculated as a difference between these two dates (as it was done in the previous example).
Pokazatelj se izraunava kao razlika izmeu navedena dva datuma (kao i u prethodnom primjeru).
The annual data are presented in a form ܶ + number of months.
Budui da je rije o godišnjim podacima, iskazuje se u mjesecima, u obliku ܶ + broj mjeseci.
The timeliness of final results is the length of time between the end of the reference period of statistical phenomena and the dissemination of final results.
Pravodobnost konanih statistikih rezultata je dužina vremena izmeu kraja referentnog razdoblja na koji se pojava odnosi i konane objave.
It can be expressed as number of days or months since the last date of the reference period until the date of dissemination of final results (in the form ܶ ൅ ݊, where ݊ is a number of days or months).
Izražava se kao broj dana ili mjeseci od posljednjeg dana izvještajnog razdoblja do dana objavljivanja konanih rezultata (u obliku ܶ ൅ ݊, gdje je ݊ broj dana ili mjeseci).
As with the timeliness of first results, it can be expressed as number of days for monthly, quarterly and semi-annual surveys, while for annual and multi-annual surveys it is expressed in months.
Isto kao i kod pravodobnosti prvih rezultata, izražava se u danima za mjesena, tromjesena i polugodišnja istraživanja, dok se za godišnja i višegodišnja istraživanja izražava u mjesecima.
As here is spoken about monthly releases the indicator is calculated in days in a form ܶ + number of days.
Kako je rije o mjesenim objavama pokazatelj se izražava u danima, u obliku ܶ + broj dana.
In the table below are listed the dates of the final releases of the survey on Statistics on Income and Living Conditions and the calculation of timeliness of final results.
U tablici su ispisani datumi konanih objava Ankete o dohotku stanovništva i izraun pravodobnosti konanih rezultata.
The release date of the final data is ݀௙௜௡௟ , and the ݀௥௘௙௣ is the last day of the reference period.
Datum konane objave je ݀௙௜௡௟ , a ݀௥௘௙௣ je posljednji dan referentnog razdoblja.
The indicator is calculated as the difference between these two dates (as in the previous example).
Pokazatelj se izraunava kao razlika izmeu navedena dva datuma (kao i u prethodnom primjeru).
Since it is about annual data, it is expressed in months in the form of ܶ + number of months.
Budui da je rije o godišnjim podacima, iskazuje se u mjesecima, u obliku ܶ + broj mjeseci.
The punctuality is the time between the actual delivery or publication of the data and the target date when the data should have been delivered or published.
Vremenska odreenost je razdoblje izmeu isporuke ili objave podataka i ciljanog datuma za isporuku ili objavu podataka.
Thus the indicator represents the rate at which CBS data is published in accordance with the Calendar of Statistical Data Issues.
Prema tome, pokazateljem se izraunava stopa skupa podataka koji su objavljeni tono na datum iz kalendara objava.
In the table below is presented an example of calculating punctuality on the hypothetical data.
U sljedeoj tablici dan je primjer izrauna vremenske odreenosti na hipotetskim podacima.
Based on the Calendar of Statistical Data Issues and the real dissemination dates of statistical results it is necessary to calculate the number of statistical results that are disseminated on time and not on time.
Na temelju datuma iz Kalendara objavljivanja statistikih podataka i stvarnih datuma objave statistikih rezultata najprije treba izraunati broj statistikih rezultata koji su objavljeni pravodobno, odnosno nepravodobno.
After that the number of on time disseminations is divided by the total number of disseminations.
Nakon toga broj pravodobnih objava dijeli se s ukupnim brojem objava.
The comparability as one of the basic quality dimensions is referring to the need that received data and information should be comparable over time, between geographical areas, and between different domains.
Usporedivost kao jedna od temeljnih dimenzija kvalitete odnosi se na potrebu da dobiveni podaci i informacije budu usporedivi u vremenu, izmeu zemljopisnih podruja te izmeu razliitih domena.
The length of comparable time series is a number of reference periods in the time series since the last break.
Dužina usporedivih vremenskih serija je broj izvještajnih razdoblja u vremenskoj seriji od posljednjeg prekida.
The breaks in the time series can be result of changes in the estimation parameter definitions (e.g. variable or population) or changes in the methodology implemented for estimations.
Prekidi u vremenskim serijama mogu nastati zbog promjena u definicijama parametara koji se procjenjuju (npr. varijable ili populacija) ili metodologija koje se primjenjuju za procjene.
This is quite a poor indicator for estimating level of comparability as one of the main quality dimensions as there may be many reasons why data are not comparable even though there are no clear breaks in the series.
Ovaj pokazatelj nije dostatan za ocjenu usporedivosti kao dimenzije kvalitete budui da postoji i drugih razloga zašto podaci nisu usporedivi iako nema oiglednog prekida u vremenskoj seriji podataka.
The following example represents the quarterly time series of wholesale trade (NKD 469).
Idui primjer prikazuje tromjesenu vremensku seriju prometa u trgovini na veliko (NKD 469).
As at the beginning of 2009 the National Classification of Activities (NKD) was changed and consequently the sample of reporting units had changed as well, therefore it was not possible to make a connection between new and old data due to the break in time series.
Kako je poetkom 2009. promijenjen NKD te je uz to promijenjen i uzorak izvještajnih jedinica, nije bilo mogue uspostaviti odgovarajuu vezu sa starim podacima te je došlo do prekida u vremenskoj seriji.
The length of comparable time series has been calculated for the data from the table below.
Na podacima iz sljedee tablice izraunana je dužina usporedivih vremenskih serija.
As the time series has a time break and the data is still continued to publish after this break it is possible to calculate two values of indicator.
Kako vremenska serija ima prekid u odreenom dijelu unutar serije, a podaci su se i dalje nastavili objavljivati mogue je izraunati dvije vrijednosti pokazatelja.
As this is a case of quarterly statistical survey, the measurement unit is one quarter.
Budui je rije o tromjesenom istraživanju, mjerna jedinica duljine je jedno tromjeseje.
The auxiliary indicators are indicators for which there is no obligation for them to be calculated and sent to Eurostat.
Pomoni pokazatelji jesu pokazatelji za koje ne postoji obaveza izraunavanja i slanja podataka u Eurostat.
They are considered as additional measurements, important for estimation of quality of statistical data only on national level, and therefore are calculated on the voluntary basis.
Oni su dodatna mjerila, bitna za ocjenu kvalitete statistikih podataka iskljuivo na nacionalnoj razini, te se stoga izraunavaju na dobrovoljnoj osnovi.
The auxiliary quality indicators, with the indicator codes are structured as follows:
Pomoni pokazatelji kvalitete, s oznakama pokazatelja, strukturirani su na sljedei nain:
The relevance is the level in which the statistical data fulfil current known and unmet user needs.
Relevantnost je stupanj u kojem statistiki podaci zadovoljavaju sadašnje i potencijalne potrebe korisnika.
That means whether all produced statistical data are really needed and whether the measures reflecting user needs are implemented (definitions, classifications, etc.).
To znai jesu li sve statistike koje se proizvode doista potrebne i jesu li primijenjene mjere (definicije, klasifikacije, itd.) koje odražavaju potrebe korisnika.
The data completeness rate is one of auxiliary indicators that can be required by Eurostat, but mainly it is calculated for purposes of each NSI.
Stopa potpunosti podataka jedan je od pomonih pokazatelja iji izraun može biti zahtjevan od strane Eurostata, no uglavnom se rauna za potrebe nacionalnih statistika.
It is the ratio of the number of data cells provided to the number of data cells required in particular period of time.
To je udio broja prikupljenih podataka u ukupnom broju traženih podataka u odreenom razdoblju.
According to the First Release on Innovation activities in the Croatian enterprises, CBS disseminates the following four indicators: enterprises according to the innovation, economic activity and size of the enterprise, according to the market importance, innovators of the products and processes according to the type of innovation activity.
Prema priopenju Ankete o inovacijama u hrvatskim poduzeima, DZS objavljuje sljedea etiri pokazatelja: poduzea prema inovativnosti, djelatnosti i veliini, poduzea prema vrsti inovacija, djelatnosti i veliini, poduzea prema važnosti tržišta, inovatori proizvoda i procesa prema vrsti inovacijske aktivnosti.
In accordance with the mentioned indicators the data completeness rate is calculated by dividing total number of CBS disseminated indicators with the total number of obligatory indicators regulated by EU and published by Eurostat.
U skladu s navedenim pokazateljima stopa potpunosti podataka rauna se tako da podijelimo ukupan broj pokazatelja koje objavljuje DZS s ukupnim brojem pokazatelja koji su obvezatni prema regulativama EU-a i koje objavljuje Eurostat.
As mentioned earlier quality dimension of accuracy represents the difference between estimated and the actual population data.
Kao što je ve ranije spomenuto dimenzija kvalitete koja predstavlja tonost prikazuje razlike izmeu procijenjenih i stvarnih podataka populacije.
As an auxilliary indicator which measures the quality of statistical surveys, the bias due to the selection process can be calculated.
Kao pomoni pokazatelj kojim se mjeri kvaliteta statistikih istraživanja može se izraunavati pristranost u procesu selekcije.
Bias due to selection process is the indicator which usually relates to the purposive sample where one part of units in the target population was deliberately omitted in the process of sample selection (e.g. cut-off sample such as of business with 10 or more employees).
Pristranost u procesu selekcije je pokazatelj koji se uglavnom povezuje s namjerno izabranim uzorkom u kojem se odreen broj jedinica iz ciljane populacije namjerno ispušta u biranju uzorka (tzv. uzorak na ogranienoj populaciji kao što su npr. poduzea s 10 i više zaposlenih).
Due to the fact that the bias due to selection process is difficult to estimate, usually is calculated using auxiliary variables, i.e. revenue of the enterprise, or possibly an employment variable.
S obzirom na to da je pristranost u procesu selekcije teško procijeniti, obino se rauna korištenjem pomonih varijabli, primjerice prihoda poduzea, a mogue je i upotrebom broja zaposlenih.
According to the Job vacancy statistics survey for 2012, total revenues of enterprises in the target population amounted ͸ǡ͸Ͳ͹ ‫Ͳͳ כ‬ଵଷ HRK.
Prema Anketi o slobodnim radnim mjestima, 2012. raspolažemo podatkom o visini ukupnih prihoda poduzea iz ciljane populacije u iznosu od ͸ǡ͸Ͳ͹ ‫Ͳͳ כ‬ଵଷ kuna.
After extracting one part of the population with less than 20 employees, total revenues of enterprises amounted ͷǡ͵͵͹ ‫Ͳͳ כ‬ଵଷ HRK.
Nakon izdvajanja dijela populacije s manje od 20 zaposlenih, prihod poduzea iznosio je ͷǡ͵͵͹ ‫Ͳͳ כ‬ଵଷ kuna.
Total revenues of enterprises in the population are the actual value of the population parameter while the total revenue of enterprises with more than 20 employees is the estimated value of the cut-off sample parameter.
Ukupni prihod poduzea iz cijele populacije stvarna je vrijednost parametra populacije, dok je ukupni prihod poduzea s više od 20 zaposlenih procijenjena vrijednost parametra uzorka na ogranienoj populaciji.
Based on the above mentioned values it is possible to calculate the bias due to selection process.
Na temelju navedenih iznosa mogue je izraunati pristranost u procesu selekcije.
Simply put it is the ratio of the corrected data (either by repeated phone calls or by logical adjustments resulting from the editing and the total number of available data, i.e. those who have passed the control).
Jednostavnije reeno, to je omjer broja ispravljenih podataka (bilo ponovnim telefonskim pozivima bilo logikim ispravcima koje rezultiraju iz LRK) i ukupnog broja podataka s kojima raspolažemo, tj. onih podataka koji su prošli provjere.
Un-weighted editing rate:
Neutežena stopa ureivanja podataka:
Weighted editing rate:
Utežena stopa ureivanja podataka:
Based on the hypothetical data with the number of corrected values of variable Y is calculated un-weighted and weighted editing rate.
Na hipotetskim podacima s brojem ispravljenih vrijednosti varijable ܻ izraunana je neutežena i utežena stopa ureivanja podataka.
For simplicity of calculation the weighted sum of variable Y has given.
Radi jednostavnosti izrauna dana je suma uteženih vrijednosti varijable ܻ.
Edit failure rate shows the number of units that have at least one error in the editing process.
Stopa jedinica koje nisu prošle logiko- raunsku kontrolu (LRK) pokazuje broj jedinica koje imaju barem jednu LRK grešku.
In other words, this is the proportion of units that have failed on at least one algorithm in the editing process compared to the total number of respondents of questionnaire.
Drugim rijeima, to je udio jedinica koje su pale barem na jednoj logiko-raunskoj kontroli u ukupnom broju jedinica koje su dale odgovor na upitnik.
The difference compared to the previous rate is that this rate is calculated on the level of units, and previous rate is calculated on the level of each variable.
Razlika u odnosu na prethodnu stopu je u tome što se ova stopa rauna na razini jedinice, dok se prethodna stopa rauna na razini varijable.
That means in edit failure rate, if on one analysis unit are found five errors in variables, it is still counted as a single unit with an error, while for the editing rate all five entered data would be counted in the total number of errors for calculating this indicator.
Dakle, kod prethodne stope, ako jedna jedinica ima grešku na 5 varijabli, stopa se rauna za svaku od tih 5 varijabli, dok se kod stope jedinica koje nisu prošle LRK rauna stopa samo za tu jedinicu, a ne za sve varijable koje su kod te jedinice pogrešne.
In order to receive information about the quality of different control types in the editing process which results with failures, it is recommended to calculate this indicator also for each control type and not just for editing process in general.
Ipak, preporuuje se da se taj pokazatelj rauna zasebno i za razliite vrste kontrola koje rezultiraju razliitim greškama obrade, a ne samo kontrole openito, kako bismo dobili informaciju na kojim kontrolama naješe padaju jedinice.
The next example shows the calculation of weighted and un-weighted edit failure rate on the example of Survey on Income and Living Conditions 2013.
Idui primjer pokazuje izraun stope jedinica koje nisu prošle logiko-raunsku kontrolu na primjeru Ankete o dohotku stanovništva (ADS) 2013.
For SILC 2013 questionnaire 3765 households responded.
Na upitnik kuanstava za ADS 2013 odgovorilo je 3 765 kuanstava.
During the first editing process it was determined that at least one error was detected on 324 households on some variable of interest, i.e. question from the questionnaire.
Tijekom prve eliminacijske logiko-raunske kontrole uoeno je da se na 324 kuanstva pojavila barem jedna greška na nekoj od varijabli od interesa, tj. pitanju iz upitnika.
Edit failure rate for the editing process:
Stopa jedinica koje nisu prošle LRK na razini kontrole:
Edit failure rate for the variable of interest:
Stopa jedinica koje nisu prošle LRK za varijablu od interesa:
The hit rate is the proportion of actual errors in the data compared to the total number of determined errors arising from the editing process.
Stopa uinkovitosti logiko raunske kontrole (LRK) je udio stvarnih grešaka u podacima u odnosu na ukupan broj signaliziranih grešaka proizašlih iz LRK.