natgillin/translations-raw huggingface dataset:
EU-equivalence scale is used to compare economic well-being in households of different sizes, by using economies of scale.
EU-skalaen brukes for å sammenligne økonomisk velferd mellom husholdninger av ulik størrelse, slik at en tar hensyn til stordriftsfordeler.
According to this scale, a household with two adults and two children has to have a household income which is 2.1 times as high as a single person in order to have the same economic well-being.
Ifølge denne ekvivalensskalaen må f.eks. en husholdning på to voksne og to barn ha en disponibel husholdningsinntekt som er 2,1 ganger så høy som en enslig for å ha samme økonomiske velferd.
This is also called the equivalence income.
Dette kalles også ekvivalensinntekt.
Low income, 60 per cent: All households that have a disposable equivalence income below 60 per cent of the median income.
Lavinntekt, 60 prosent: Alle husholdninger som har en disponibel ekvivalensinntekt under 60 prosent av medianinntekten.
The median income is the mid-way income point in the distribution of income when sorted in ascending (or descending) order.
Medianinntekten er verdien midt i fordelingen dersom man sorterer alle inntekter stigende (eller synkende).
Income quartiles: All households are divided into four groups of equal sizes based on equivalence income.
Inntektskvartiler: Alle husholdninger er delt inn i fire like store deler etter ekvivalensinntekt.
The lowest quartile is the fourth with the lowest equivalence income.
Laveste kvartil er den fjerdedelen med lavest ekvivalensinntekt.
The second quartile is the fourth with the second lowest equivalence income.
Andre kvartil er fjerdedelen med nest lavest ekvivalensinntekt.
Recipients of dwelling support: Households that have received state dwelling support during the income year.
Bostøttemottakere: Husholdninger som har mottatt Husbankens bostøtte i løpet av inntektsåret.
Recipients of social assistance: Households where the main income earner has received NOK 1 000 or more in socialassistance during the income year.
Sosialhjelpsmottakere: Husholdninger der hovedinntektstaker har mottatt 1 000 kr eller mer sosialhjelp i løpet av inntektsåret.
Recipients of social security benefits: Households where the main income earner has received more than half of their income from the National Insurance.
Trygdemottakere: Husholdninger der hovedinntektstakeren fikk mer enn halvparten av sin totale inntekt fra folketrygden.
The numbers are presented separately for households where the main income earner is below 67 years old and 67 years old or older.
Tallene er presentert separat for husholdninger der hovedinntektstaker er under 67 år og 67 år og eldre.
The latter group is dominated by recipients of the old-age pension.
Den sistnevnte gruppen vil være dominert av mottagere av alderspensjon.
High debt burden: Households that have a total debt equal to or more than three times that of the household's total income.
Høy gjeldsbelastning: Husholdninger som har en samlet gjeld som er lik eller mer enn tre ganger så høy som husholdningens samlede inntekt.
A corresponding indicator can be found in the Income and Wealth Statistics for Households .
Tilsvarende indikator finnes i Inntekts- og formuestatistikk for husholdninger .
Type of building is established according to the function of the building.
Bygningstype er fastlagt etter hvilken funksjon bygningen skal ha.
Combined buildings, for instance combined dwelling and business buildings, are classified by the function that occupies the main part of the utility floor space.
Kombinerte bygninger, for eksempel kombinerte bolig- og forretningsbygninger o.a. er gruppert etter den funksjonen som har størst del av bruksarealet i bygningen.
The building types in the dwelling statistics are aggregated from the most detailed classification in the GAB register, see About the statistic for Dwellings .
Bygningstypene i boligstatistikken er aggregater av den mer detaljerte inndelingen i Matrikkelen, se Om statistikken for Boliger .
The variable follows the standard classification of household type.
Variabelen følger Standard for gruppering av husholdninger .
Distinctions are made between one-person and multi-person households, and between households with and without children (see the definition of Children).
Det skilles mellom enfamilie- og flerfamiliehusholdninger og mellom husholdninger med og uten barn.
The aim of the statistics is to present the housing conditions for persons and households registered as living in Norway, and to present this information over time.
Statistikkens formål er å gi et bilde av boforhold for personer og husholdninger som er registrert bosatte i Norge, samt gjøre det mulig å følge endringer over tid.
The statistics also look at housing conditions for different parts of the population.
Statistikken skal også gi mulighet til å belyse forskjeller i boforhold i ulike deler av befolkningen.
The statistics are presented for the first time in 2016, covering data from 2015.
Statistikken er publisert første gang i 2016, med data for 2015.
The Ministry of Local Government and Modernisation has provided funding to develop the statistics.
Kommunal- og moderniseringsdepartementet har bidratt med midler til utvikling av statistikken.
The main users are ministries, directorates and researchers studying housing conditions or living conditions in general.
De viktigste brukerne er departementer, direktorater og forskningsmiljøene innen områdene boforhold og levekår generelt.
Counties and municipalities are also important users as the statistics can be presented at a detailed geographical level.
Kommuner og fylker er også viktige brukere ettersom resultatene kan brytes ned på så lavt geografisk nivå.
The statistics also give information to the media or others interested in the state and development of the population's housing conditions.
Ut over dette tjener statistikken som grunnlag for informasjon til media og andre som er interessert i tilstanden og utviklingen innenfor befolkningens boforhold.
Prior to this, a minimum of three months' advance notice is given in the s tatistics release calendar .
Dette er et av de viktigste prinsippene i SSB for å sikre likebehandling av brukerne.
The tables are based on similar data used in the population and housing census 2011 and some of the indicators are comparable with data in the publication Population and housing census, dwellings .
Tabellene bygger på tilsvarende data som for Folke- og boligtellingen 2011 og enkelte av kjennetegnene som publiseres er like sammenlignet med publiseringen av boligdelen av Folke- og boligtellingen .
Tables cannot, however, be compared directly.
Tabeller kan imidlertid ikke sammenlignes direkte.
Some of the indicators are similar to those found in the statistics Housing conditions, survey on living conditions , which is based on a nationally representative survey.
Enkelte lignende indikatorene vil en også finne i statistikken Boforhold, levekårsundersøkelsen som bygger på intervjuundersøkelse gjennomført med et representativt utvalg av befolkningen.
We have commented on the cases where definitions in these statistics differ from definitions in “Housing conditions, survey on living conditions” below.
I tilfeller hvor definisjoner av kjennetegn i denne statistikken avviker fra definisjoner i «Boforhold, levekårsundersøkelsen» er dette omtalt under.
The statistics are based on the same data sources as the statistics on Dwellings and the statistics on Families and households .
Statistikken bygger også på samme datakilder som statistikk om Boliger og statistikk om Familier og husholdninger .
Corresponding and relevant documentation for indicators based on registered income can be found in the Income and wealth statistic for households .
For indikatorer som bygger på inntektskoblinger, vil man finne tilsvarende inndelinger og relevant dokumentasjon i Inntektsstatistikk for husholdninger .
All persons registered as a resident in a private household in Norway on 1 January that can be matched with a registered dwelling.
Gjelder alle personer som er registrert bosatte i privathusholdning i Norge 1. januar, og som vi kan koble til en bolig.
All the information is obtained from administrative and statistical registers.
Alle opplysninger er hentet fra administrative og statistiske registre.
Most of the register data that is utilised is also in other statistics from Statistics Norway.
De registerdata som nyttes er i all hovedsak de samme som SSB bruker i annen statistikk.
Statistics Norway has created systems called statistical registers within different areas of statistics (sectors).
Innenfor ulike statistikkområder (sektorer) har SSB bygget opp datasystemer som kalles statistiske registre.
These are based on one or more administrative data systems, either administrative registers from other government agencies or administrative data collected by Statistics Norway.
Disse er igjen basert på ett eller flere administrative datasystemer, enten administrative registre som føres av andre offentlige myndigheter eller administrative data som samles inn av SSB.
Population and household data
Befolknings- og husholdningsdata
Data on persons, families and households is based on information from the National Population Register, the Ground Parcel, Address and Building Register and the Central Coordinating Register for Legal Entities in Brønnøysund.
Befolkningsdata om personer, familier og husholdninger bygger på opplysninger fra DSF (Det sentrale folkeregister), Matrikkelen og Enhetsregisteret i Brønnøysund.
Information from the population register is processed by Statistics Norway in order to provide information about households.
For også å kunne gi tall for husholdninger, bearbeides så folkeregisteropplysningene i Statistisk sentralbyrå.
Information from the Ground Parcel, Address and Building Register and the Central Coordinating Register for Legal Entities is used in this work.
Til hjelp i dette arbeidet hentes også inn opplysninger fra Matrikkelen og Enhetsregisteret i Brønnøysund.
The information is used to find out who belongs to the same household and if it is a private household or a different kind of household (institution etc.).
Opplysningene blir brukt i arbeidet med å finne ut hvem som tilhører samme bohusholdning og om dette er en privathusholdning eller Annen husholdningstype (institusjoner med mer).
A comprehensive system for control, editing and data processing has been developed to make sure the statistics cover all households.
For at statistikken skal dekke alle husholdninger er det utarbeidet et omfattende opplegg for kontroll, editering og databearbeiding.
The aim is to determine which persons make up a couple, a family and a household.
Målet er å finne ut hvilke personer som tilhører samme par, familie og husholdning.
This has been necessary because the data has weaknesses, especially in relation to dwelling numbers in the address data.
Dette har vært nødvendig fordi datamaterialet inneholder svakheter, særlig når det gjelder adresseopplysninger på bolignummernivå.
The address alone is therefore not enough to determine the composition of families and households.
Vi kan derfor ikke bruke adressen alene for å avgjøre familie- og husholdningssammensetningen.
See About the statistics for Families and households for more detailed information.
For mer detaljert informasjon, se også Om statistikken for familier og husholdninger .
The statistics on dwellings are mostly based on information from Statistics Norway's statistical version of the Ground Parcel, Address and Building Register (GAB), the SSB-GAB.
Boligstatistikken bygger i hovedsak på informasjon fra SSBs statistiske versjon av Matrikkelen, SSB-Matrikkelen.
Other data sources are used as a supplement for information on year of construction, utility floor space, bathrooms and toilets (WC).
For informasjon om byggeår, bruksareal, bad og WC benyttes også data fra andre kilder som et supplement.
The most important sources are the National Population Register, which is used for year of construction and utility floor space, the SEFRAK register (the Directorate for Cultural Heritages register on older buildings), for year of construction, and information on dwellings sold through finn.no.
De viktigste er Skatteetatens sentrale eiendomsregister (SERG) som brukes for bruksareal og byggeår, SEFRAK-registeret (Riksantikvarens register over eldre bygninger) for byggeår og opplysninger om boliger omsatt gjennom Finn.no.
Information on some dwellings collected in the 2001 census is also used as supplementary data.
Opplysninger om den enkelte bolig samlet inn i folke- og boligtellingen 2001 benyttes også som supplerende data.
Information about type of ownership is found in data about sector codes and organisational structure from the Central Coordinating Register for Legal Entities and information about the owners address of residence is taken from BeReg (Statistics Norway's statistical version of the National Population Register).
Opplysninger om boligens eieform framkommer gjennom informasjon om sektorkoder og organisasjonsform fra Virksomhets- og foretaksregisteret og informasjon om personeiernes bostedsadresse fra BeReg (SSBs statistiske versjon av Det sentrale folkeregisteret).
See About the statistics for Dwellings for more detailed information.
For ytterligere informasjon, se Om statistikken for Boliger .
Data on income is taken from the register-based income statistics, which have been a full census since 2004.
Data om inntektsforhold er hentet fra den registerbaserte inntektsstatistikken, som fra og med 2004 har vært en totaltelling.
See About the statistics for Income and wealth statistics for households for more detailed information.
For ytterligere informasjon, se Om statistikken for Inntekts- og formuesstatistikk for husholdninger .
Information on addresses for residents and dwellings is gathered from the address data in the Ground Parcel, Address and Building Register.
Opplysninger om adresser for bosatte og boliger, hentes fra adressedelen av Matrikkelen.
Collection of data, editing and estimations
Det er ingen egen datainnsamling, se 'Datakilder og utvalg'.
The statistics are only based on registers and there is no data collection, see “Data sources and sampling”.
Registerbaserte data som nyttes i statistikk, blir kontrollert og i større eller mindre grad revidert.
Register-based data utilized in statistics is controlled and to a greater or lesser extent revised.
Variable som ikke finnes direkte i de administrative kildene, dannes ved at data fra ulike registerkilder kombineres.
The variables that are not found in one specific administrative source are created by combining different register sources.
Kontroll og revisjon av data foregår i all hovedsak innenfor de ulike statistikkområdene.
The household is registered as a freeholder when at least one of the residents is registered as the owner of the dwelling in the Ground Parcel, Address and Building Register.
Når minst en av beboerne står som eier av boligen i Matrikkelen, regnes husholdningen som eier av boligen (selveier).
When at least one of the residents is registered as owner through a housing cooperative or has the right of occupation in SERG (the tax administration's property register), the dwelling is regarded as owned by part-/ shareholders.
Når minst en av beboerne står som eier gjennom boligaksjeselskap eller eier av borett i SERG, regnes boligen som eiet gjennom borettslag/aksjeselskap.
The household is registered as tenants if none of these criteria are met.
Om ingen av disse kravene er oppfylt regnes husholdningen å ha et leieforhold til boligen.
Consistency between private households and inhabited dwellings
Konsistens mellom privathusholdninger og bebodde boliger
In theory, the number of households should be the same as the number of inhabited dwellings (see “Definitions of the main concepts and variables”).
Siden begrepet bohusholdning benyttes, skal antall bebodde boliger være det samme som antall privathusholdninger, se definisjoner i 'Definisjon av viktige begrep og variabler'.
The principle is that residents and households are connected using the residential address.
Prinsippet er at bosatte personer og husholdninger koples sammen ved hjelp av boligadresse.
It was necessary to develop a method for coordination between household and dwelling data because of mistakes and missing values in the data.
Grunnet feil og mangler i datagrunnlaget har det vært nødvendig å utvikle en egen metode for samordning av husholdnings- og boligdata, se Samordnet statistikk for husholdninger og boliger .
The method gives reasonable estimates for households and inhabited dwellings, but not complete conformity between the two populations.
Metoden gir rimelige tall for husholdninger og bebodde boliger, men ikke fullt samsvar mellom de to populasjonene.
Approximately 8 000 households are not matched with a dwelling.
Drøyt 8000 husholdninger får dermed ikke kopling til en bolig.
They are not included in the statistics.
Disse er ikke med i boforholdsstatistikken.
There are different routines for different types of dwellings.
Det er laget ulike rutiner for ulike bygningstyper.
For example, the number of rooms/bathrooms/toilets that is most common in blocks of flats is imputed for dwellings in that kind of building where data is missing.
Et eksempel er at det antallet rom/bad/wc som har høyest frekvens i en boligblokk benyttes for boliger i bygningen som mangler disse opplysningene.
The procedure is described in more detail in About the statistics for Dwellings .
Opplegget er nærmere beskrevet i Om statistikken for Boliger .
Comparability: See Coherence with other statistics.
Om sammenliknbarhet, se Sammenheng med annen statistikk.
One of the goals of the statistics on housing conditions is to provide data for small geographical areas, but the statistics cannot provide information that can be traced back to specific individuals.
Et av målene med statistikken om bolig og boforhold er å gi statistikk for små geografiske områder, men statistikken skal ikke gi informasjon som kan føres tilbake til enkeltindivider.
It is therefore necessary to make sure that combinations of variables that only occur once or twice cannot be identified in the tables.
Av hensyn til personvernet er det derfor i mange tabeller nødvendig å sørge for at kombinasjoner av variabelverdier som bare forekommer en eller to ganger ikke skal kunne identifiseres i tabeller.
Ones and twos in tables at the municipal level are therefore replaced randomly by 0 or 3.
I tabellmatriser er alle ett-tall og to-tall på det mest detaljerte nivået i hver region (fylke, kommune) erstattet med 0 eller 3.
The numbers 0 and 3 also occur naturally, and it is not possible to differentiate between the two types of 0 and 3.
Tallene 0 og 3 forekommer også naturlig, og det skal ikke være mulig å se forskjell på de to typene 0 og 3.
The replacements are done in a way that minimises the possibility of influencing the numbers at a higher level of aggregation.
Erstatningene er gjort på en slik måte at de i minst mulig grad skal påvirke tallene som kan hentes ut på høyere aggregeringsnivå.
Small deviations from the original figures will still occur.
Små avvik fra de opprinnelige tallene vil likevel forekomme.
These deviations will generally be smaller than the deviations caused by the errors described in “Sources of error and uncertainty” and will not lessen the usefulness of the statistics.
Disse avvikene vil i alminnelighet være mindre enn feil som skyldes de feilkilder som er omtalt i avsnittet 'Feilkilder og usikkerhet' og vil ikke forringe nytteverdien av statistikken.
Minor discrepancies can occur when the same table is made based on two different matrices.
Når samme tabell lages på grunnlag av to ulike matriser, vil også mindre avvik mellom tabellene kunne forekomme.
Some changes have however been made in how households are constructed.
Det er imidlertid gjort noen endringer når det gjelder husholdningsdannelsen.
Unmarried students registered as living at home were included in their parents' household in the 2011 census.
Ugifte studenter som er registret bosatt hjemme hos foreldrene ble i FoB2011 regnet med i foreldrenes i husholdning.
They are now registered as residents in a household closer to the place of study.
Disse regnes nå som bosatt i husholdninger i nærheten av studiestedet.
Furthermore, one-person households living at the same address have now been combined into one household to a greater degree than previously.
Dessuten har kriteriene for husholdningsdannelse blitt noe endret slik at énpersonhusholdninger på samme adresse i større grad blir slått sammen.
See About the statistic for Dwellings for the comparable information for the dwelling statistics.
For mer informasjon, se Om statistikken for statistikkene Familier og husholdninger .
See About the statistic for Dwellings for possible sources of errors in the data on dwellings.
For tilsvarende informasjon for boligstatistikken, se Om statistikken for Boliger .
lst, The National Forest Inventory, timber, logs, productive forest area, growing stock, growth, quality class, felling class, spruce, pine, broad-leaved treesForestry , Agriculture, forestry, hunting and fishing
lst, Landsskogtakseringen, trevirke, tømmer, produktivt skogareal, stående kubikkmasse, tilvekst, bonitet, hogstklasser, gran, furu, løvtrærSkogbruk, Jord, skog, jakt og fiskeri
Growing stock and annual increment.
Stående kubikkmasse og årlig tilvekst.
Volume inside barkPublished 30 August 2017
Volum under barkPublisert 30. august 2017
Growing stock inside bark and annual increment inside bark.
Stående kubikkmasse under bark og årlig tilvekst under bark.
Total area surveyed, by type of vegetation and regions.
Taksert areal fordelt på markslag og regioner .
Østfold, Akershus, Oslo and Hedmark
Rogaland, Hordaland, Sogn og Fjordane og Møre and Romsdal
Rogaland, Hordaland, Sogn og Fjordane and Møre og Romsdal
Produktivt skogareal fordelt på hogstklasse.
Growing stock, by type of land, tree species and regions.
Stående kubikkmasse på produktivt skogareal
Østfold, Akershus, Oslo and Hedmark
Østfold, Akershus, Oslo og Hedmark
Rogaland, Hordaland, Sogn og Fjordane and Møre og Romsdal
Rogaland, Hordaland, Sogn og Fjordane og Møre and Romsdal
Annual increment under bark , by type of land, tree species and surveyed regions.
Årlig tilvekst under bark fordelt på markslag, treslag og regioner.
Østfold, Akershus, Oslo and Hedmark
Årlig tilvekst på produktivt skogareal
Registered incidence of different habitats in productive forest, by region.
Rogaland, Hordaland, Sogn og Fjordane og Møre and Romsdal
1Corresponds to the registration of habitats for vulnerable and endangered species (red listed species) in ordinaryforest management planning.
1Tilsvarer registreringen av viktige livsmiljøer for truede og sårbare arter (rødlistede arter) som blir gjort ved vanlig skogbruksplanlegging.
Two of more habitats may be registered within the same area.
Flere livsmiljøer kan være registrert innenfor samme område.
The statistics provide information on the condition and development of Norway's forest resources.
Statistikken gir en oversikt over hvor mye tømmer det står i norske skoger og hvordan det utvikler seg over tid.
They give figures on growing stock, annual increments, forest area, age distribution, type of land and tree species.
Du finner også opplysninger om skogareal, produksjonsevne, treslagsfordeling og alder på skogen.
Total volume of the standing forest under bark.
Totalt volum av stående skog under bark (eksklusiv bark).
An expression of the area's capacity to produce wood when stocked with a tree species suitable for the local growing conditions.
Formålet med denne statistikken er å gi en oversikt over ressursgrunnlaget i skogbruket når det gjelder produktivt skogareal, stående kubikkmasse, tilvekst, bonitet og hogstklasser.
The forest industry is an important user of the data.
Volumtall gjelder under bark (u.b.).
The Farm Register of the Norwegian Agricultural Authority also contains information about productive forest area at property level.
I de senere år har det vært en stadig økende etterspørsel etter nasjonal skogstatistikk fra internasjonale organer.
Total productive forest area based on the Farm Register is published in the annual structural statsitics of forestry.
For Norges del er Landsskogtakseringens data en sentral kilde ved slike rapporteringer.