natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Rubber, plastic and mineral prod.
Gummi, plast, mineralsk industri mv.
Weights, by division and main industrial groupings12
Vekter, etter næring og varetype12
Long-term indices: Long-term indices are published together with reviewed figures on the Internet for the overall index, aggregates, main activities and main industrial groupings.
Den lokale enheten (virksomhet): Et foretak, eller del av et foretak, som ligger på et sted og som kan identifiseres geografisk.
Local unit (establishment): An enterprise or part of an enterprise that is located in one particular place and can be identified geographically.
På eller fra dette stedet utøves det økonomisk aktivitet som, med visse unntak, sysselsetter en eller flere personer for et og samme foretak.
Processing level: The most detailed level of the statistics.
Bearbeidingsnivå: Det mest detaljerte nivå som statistikken utarbeides på.
Unadjusted figures (original series): Raw data figures with primary information from the respondent.
Ujustert indeks/serie: er en indeks/serie med primærinformasjon (produksjon) som mottas fra oppgavegiver.
Calender adjusted series (pre-adjusted series): Adjusted for working-days, moving holidays and fixed public holidays in Norway.
Sesongjustert indeks/serie: betyr at sesongeffekter (i tillegg til kalnderkorrigeringen) er fjernet fra opprinnelig indeks/serie.
The survey is classified according to the Standard Industrial Classification 2007 (SIC2007).
Undersøkelsen benytter Standard for næringsgruppering 2007 (SN2007) som standard klassifikasjon.
This is a Norwegian adaptation of NACE Rev. 2.
Dette er en norsk tilpasning av NACE Rev. 2.
SIC2007 forms the basis for classifying units according to principal activity in the CRE.
SN2007 utgjør grunnlaget for klassifisering av enheter etter viktigste aktivitet i VoF.
The use of common standards is essential in order to enable the comparison and analysis of statistical data at national/international level and over time.
Bruk av felles standarder er viktig innenfor økonomisk statistikk da det muliggjør sammenligning og analyse av statistiske data både nasjonalt/internasjonalt og over tid.
The survey is also classified according to EUROSTAT's end-use categories (Main Industrial Groupings, MIG).
Undersøkelsen klassifiseres også etter Eurostats gruppering av varetyper (Main Industrial Groupings).
The end-use categories (MIGs) are based on the 3-digit level industrial groupings in SIC 2007.
Varetypene baseres på de 3-siffrede næringene (næringshovedgruppene) i SN2007.
Six end-use categories are included in the survey:
I statistikken inngår det i alt seks varetyper
Oil and gas extraction, Refined petroleum products and Electricity, gas and steam supply
Næringsmidler og drikkevarer, trykking og grafisk industri, farmasøytisk industri, møbelindustri
The classification of the different units is based on the application of the produced products.
Klassifiseringen av de enkelte enhetene baserer seg på hvilken sluttanvendelse de produserte produktene til enheten har.
Background and purpose
Føremål og historie
The Index of Industrial Production is part of a system of short-term statistics compiled to monitor the economy.
Produksjonsindeksens overordnede formål er å måle utviklingen i verdiskapningen innen olje- og gassutvinning, industri, bergverksdrift og kraftforsyning på månedsbasis.
The primary goal of the Index of Industrial Production is to monitor the development of added value (production minus intermediate consumption) in the industries covered.
Verdiskapningen er uttrykt ved bearbeidingsverdi til faktorpriser eller bruttoproduksjon minus vareinnsats eksklusive avgifter og subsidier.
However, this is quite difficult on a monthly basis, so the index maps out the development of production in oil and gas extraction, mining and quarrying, manufacturing and electricity and gas supply.
I praksis er det svært krevende å observere verdiskapningen på månedsbasis, og av den grunn benyttes virksomhetenes produksjon i fysiske kvanta eller utførte timeverk som indikator.
No calculations are made for the intermediate consumption, which it is assumed develops in the same manner as the production.
Statistikken forutsetter dermed at det er et stabilt forhold mellom produksjonen og vareinnsatsen (over et år).
The survey is financed exclusively by government appropriations.
Undersøkelsen finansieres i sin helhet over statsoppdraget.
Users and applications
Brukarar og bruksområde
It is also an important input to prognoses on the industrial production carried out by other authorities and organisations in Norway.
Produksjonsindeksen utgjør også en viktig del av datagrunnlaget for prognose- og analysearbeidet knyttet til norsk konjunkturutvikling som utføres av organisasjoner, offentlige myndigheter og forskningsinstitusjoner.
This is one of Statistics Norway's key principles for ensuring that all users are treated equally .
Dette er et av de viktigste prinsippene i SSB for å sikre likebehandling av brukerne .
The correlation with :
Dette gjelder statistikk som:
The population covers all establishments in mining and quarrying (SIC 05, SIC 07-08, SIC 09.9), oil and gas extraction (SIC 06, SIC 09.1), manufacturing (SIC 10-33) and electricity and gas supply (SIC 35), see Standard Industrial Classification 2007 (SIC2007) .
Populasjonen omfatter alle aktive virksomhetsenheter i Virksomhets- og foretaksregisteret (VoF) innen bergverksdrift (SN05, SN07-08, 09.9), olje- og gassutvinning (SN06, 09.1), industri (SN10-33) og kraftforsyning (SN35), se Standard for næringsgruppering 2007 (SN2007) .
Data sources and sampling
Datakjelder og utval
The survey uses production data collected by questionnaires from the units included in the sample.
Undersøkelsen anvender elektroniske skjemadata fra utvalgsenhetene samt virksomhetsopplysninger fra VoF.
Monthly production figures on oil and gas extraction in Norway are transmitted electronically by the Norwegian Petroleum Directorate.
VoF er SSB sitt sentrale register over alle juridiske enheter og virksomheter i privat og offentlig sektor i Norge.
The questionnaires are returned electronically via Altinn.
Innrapportering skjer via internett ved bruk av Altinn.
The establishment's local office fills in the questionnaire.
Oppgaven skal fylles ut av den enkelte virksomhet.
Estimated production values in fixed prices are calculated for the observation units.
Oppgavene kontrolleres maskinelt for dubletter og summeringsfeil.
The values of the base period are estimated average production values from the previous year.
Hvis det avdekkes serier med ekstreme forløp, gjennomføres fornyet gransking av mikrodata (på virksomhets- og produktnivå).
Qm = short term index of production value in fixed prices for month m
Qm = korttidsindeks for produksjonsverdi i faste priser i måned m
p0 = price in base year
p0 = pris i basisåret
qm = quantity in reference period
qm = mengde i aktuell måned
q0 = average monthly quantity in base year
q0 = gjennomsnittlig månedlig mengde i basisåret
The prices in the calculation of the short-term index are derived from statistics of external trade in goods, indicies of volume and price as well as the producer price index of oil and gas, manufacturing, mining and electricity in Norway.
Priser som brukes i beregningen av korttidsindekser er hentet fra statistikker som volum- og prisindekser fra utenrikshandel med varer og fra produsentprisindeksen for olje- og gassutvinning, industri, bergverksdrift og kraftforsyning i Norge.
Some prices are also collected directly from the relevant enterprises in Norway.
Enkelte priser er samlet inn direkte fra de aktuelle virksomhetene i Norge.
Um,k = unadjusted short-term index aggregated over the underlying sectors, month m
Um,k = korttidsindeks, aggregert over de underliggende sektorer, måned m
Aggregated series are adjusted directly.
Rutinene ajourføres årlig.
Unpublished data: Edited data that are not published are subject to confidentiality.
Som hovedregel er alle serier som ikke publiseres å anse som fortrolige data.
This implies that they are unavailable to users without explicit approval.
Bearbeidede data som ikke er offentliggjort: Tallmateriale som ikke er offentliggjort har status som SSB-fortrolige data.
Such agreements only apply to internal users.
Dette innebærer at det ikke gjøres tilgjengelige uten særskilt godkjenning.
Comparability over time and space
Samanlikningar over tid og stad
Finished historical series classified according to SIC2002 and dating from 1986 to 2008 are also available in StatBank Norway.
Historiske serier basert på SN 2002 vil fortsatt ligge tilgjengelig under Avsluttede serier i Statistikkbanken for perioden 1986 til 2008.
Sources of error and uncertainty
Feilkjelder og uvisse
Measurement errors are caused by the questionnaire or the respondent's internal system for obtaining the data.
Med målefeil menes feil i data som skyldes tilgjengelig elektroniskt spørreskjema samt oppgavegivers interne systemer for å fremskaffe data.
Examples are ambiguous questions, misunderstood questions or erroneous data from the respondents.
Eksempler er uklar spørsmålsformulering, misforståelser hos oppgavegiver eller feil i data hos oppgavegiver.
Unambiguous guidelines and definitions are therefore emphasised.
Bruk av feilaktig skala kan også forekomme.
Processing errors may occur when Statistics Norway processes the data.
Denne type feil vil normalt sett bli identifisert under editeringen.
Errors of non-response refer to errors that either occurs due to missing questionnaires or empty boxes in the questionnaire.
Data som registreres av brukeren på Internett er opprinnelig på elektronisk form og kan ikke feiltolkes ved innlasting til SSB sine databaser.
The sample variance equals the expected deviation between a sample survey and a full count.
En søker også å kontrollere for tilgangen eller nyetableringen av større enkeltvirksomheter i populasjonen.
No calculations of the sampling errors for the survey have been conducted.
Normalt skyldes dette mangelfull eller misvisende informasjon om enhetene på et bestemt tidspunkt.
The survey will normally try to correct for major new enterprises in the population by routine checks.
Det er ikke gjort beregninger for å tallfeste omfang og betydning av slike feiltyper.
As a result of such errors, units may be incorrectly included in or excluded from the population.
Slike feil skyldes avvik fra de modellbetingelsene som ligger til grunn for metoden som benyttes til å sesongjustere.
From experience, a limited share of the population units is incorrectly classified.
For månedstall er det ofte betydelige sesongvariasjoner som vanskeliggjør en direkte tolkning av utviklingen fra periode til periode.
General information on seasonal adjustment
Regressoren som brukes er gitt ved antall virkedager.
Why seasonally adjust these statistics?
Kommentar : Det foretas en log-transformering av rådata.
This means using models which are specially adapted for the pre-treatment of the raw data for a given serie.
Kommentar : Kun sammenheng mellom totalindeks og hovedaggregater (utvinning og utvinningstjenester, industri og bergverksdrift og kraftforsyning).
Calendar adjustment involves adjusting for the effects of working days/trading days and for moving holidays.
En direkte metode er anvendt dersom tidsserier for en total og tilhørende underaggregater alle er sesongjustert hver for seg.
Correction for moving holidays
Løpende eller faste valg i sesongjusteringen
Correction based on an estimation of the duration of the moving holidays effects, specifically adjusted to Norwegian circumstances is used.
Modell, sesongfiltre, ekstremverdier og regresjonsparametere reidentifiseres og estimeres løpende hver gang nye eller reviderte rådata er tilgjengelige.
National and EU/euro area calendars
Tidshorisont for publisering av reviderte tall
The adjustment for temperature is made using number of degree days.
Temperaturkorrigeringen er gjort ved bruk av graddagstall.
The number of degree days is a measure of the heating requirement.
Antall graddager er et mål på oppvarmingsbehovet.
It is assumed that heating is not required when the medium temperature during the day and night is higher than 17 °C.
Det antas at det ikke er noe oppvarmingsbehov når døgnmiddeltemperaturen overstiger 17 °C.
The figure for degree days for one day and night is defined as the number of degrees that the medium temperature is below 17 °C.
Graddagstallet for et døgn defineres som antall grader døgnmiddeltemperaturen ligger under 17 °C.
The energy use is adjusted for temperature by adjusting the part of the total energy use that is dependent on temperature.
Energibruken er temperaturkorrigert ved å graddagskorrigere den delen av den totale energibruken i bygget som er temperaturavhengig.
This is done for each building based on the degree days for the particular year for the municipality of the building and the corresponding normal degree days (1961-1990) for that municipality.
Dette gjøres for hvert bygg ut fra forholdet mellom graddagstallet i det aktuelle året og tilhørende normal (1961-1990), for den kommunen bygget ligger i.
Foreign lorry transport grows
Utenlandske lastebilers andel øker
During 2010, lorries transported 14.1 million tonnes of goods to and from Norway.
I 2010 ble det transportert 14,1 millioner tonn gods inn og ut av Norge med lastebil.
This is about 10 per cent more than in 2009.
Dette er om lag 10 prosent mer enn i 2009.
The foreign lorries' share was 59 per cent; about 1 percentage point more than the year before.
De utenlandske bilenes andel var på 59 prosent, vel 1 prosentpoeng mer enn året før.
The year before, the proportion was 2.9 per cent.
Året før var andelen 2,9 prosent.
Slight decrease in transport with foreign lorries
Svak nedgang i transportarbeidet med utenlandske biler
The total transport performance in connection with driving to, from and inside Norway with foreign and Norwegian lorries amounted to 26.2 billion tonne kilometres during 2010.
Det samlede transportarbeidet i forbindelse med kjøring fra, til og innen Norge med utenlandske og norske biler utgjorde i alt 26,2 milliarder tonnkilometer i 2010.
This was 4 percentage points less than in 2009.
Det er 4 prosentpoeng mindre enn i 2009.
Norwegian lorries carried 16.3 billion tonne kilometres for driving in Norway and 3.4 billion tonne kilometres between Norway and abroad.
Norske lastebiler stod for 16,3 milliarder tonnkilometer ved kjøring i Norge og 3,4 milliarder mellom Norge og utlandet.
This represented an increase of a total 6.8 per cent from 2009.
Dette er en økning på i alt 6,8 prosent fra 2009.
The cross trade includes transportation of goods from one foreign country to another.
Tredjelandskjøring omfatter transport av gods fra ett fremmed land til et annet.
Continued low cabotage
Fortsatt lite kabotasjekjøring
In the period prior to 31.12.2004, the financial instruments commercial papers, bonds, loans, shares and other equity are valued at original cost, while unrealized gain/loss are included in Other financial assets.
I perioden før 31.12.2004 er finansobjektene sertifikater, obligasjoner, aksjer, andeler, grunnfondsbevis og utlån vurdert til kostpris, mens urealisert gevinst/tap er inkludert i andre fordringer.
From 31.12.2004 the financial assets are recorded at market value.
Fra og med 31.12.2004 er finansobjektene vurdert til markedspris.
The implication of this is a reduction in loans of NOK 101,8 billion and a convertion of loans of NOK 10 billion to bonds. .
Dette innebærer at kontolån til staten til en verdi av 101,8 milliarder kroner ble nedskrevet, mens kontolån til en verdi av 10 milliarder kroner ble konvertert til obligasjoner.
Seasonally-adjusted figures showed that the total turnover in Norwegian manufacturing increased by 2.6 per cent in the period February to April 2017 compared to the previous three-month period.
Industriomsetningen gikk opp med 2,6 prosent i perioden februar-april 2017 sammenlignet med forrige tremånedersperiode, viser sesongjusterte tall.
The index value for turnover in manufacturing was 139.9 (2005=100) in the period February- April 2017, compared to 136.4 in the previous three-month period, according to seasonally-adjusted figures .
Indeksnivået for industriomsetningen var 139,9 (2005=100) i perioden februar-april 2017, mot 136,4 i tremånedersperioden før, viser sesongjusterte tall .
Monthly change: increase in manufacturing turnover
Månedsendring: oppgang i industriomsetningen
Total Norwegian manufacturing turnover went up 1.3 per cent March to April 2017, according to seasonally-adjusted figures.
Industriomsetningen viste en oppgang på 1,3 prosent fra mars til april 2017, viser sesongjusterte månedstall.
Total turnover for Norwegian manufacturing went down 0.5 per cent from February to March 2017, according to seasonally-adjusted figures.
Norsk industriomsetning opplevde en liten negativ endring på 0,5 prosent fra februar til mars 2017, viser sesongjusterte tall.
Manufacturing in the euro area also showed a slight increase of 0.3 per cent. .
Landene som inngår i eurosonen gikk opp med 0,3 prosent i samme periode.
In the Nordic countries, Sweden and Denmark showed an increase of 1.9 and 2.1 per cent respectively, according to Eurostat .
Ellers i Norden viste Sverige og Danmark en oppgang på henholdsvis 1,9 og 2,1 prosent i denne perioden, ifølge EUs statistikkontor Eurostat.
Further fall in fertility
Fruktbarheten ytterligere ned
This is 1 300 fewer than in 2012 and gives a total fertility rate of 1.78.
Det er 1 300 færre enn i 2012, og dette gir et samlet fruktbarhetstall (SFT) på 1,78.
This is the lowest fertility rate since 2002.
Vi må tilbake til 2002 for å finne et lavere fruktbarhetstall.
After a peak with 61 800 live births in 2009 and a total fertility of 1.98, the number of live births has decreased somewhat in recent years.
Etter en topp med 61 800 levendefødte i 2009 og et samlet fruktbarhetstall på 1,98 har tallet på fødte gått noe ned de siste årene.
In the period 1981-1985, there was an average of 50 700 live births, and in the period 2006-2010 the figure was 60 200.
I femårsperioden 1981-1985 var det i snitt 50 700 levendefødte, og i perioden 2006-2010 var gjennomsnittet 60 200.
Highest fertility in the county of Nord-Trøndelag
Høyest fruktbarhet i Nord-Trøndelag
The total fertility rate decreased in all counties from 2012 to 2013 except Nord-Trøndelag and Finnmark.
Fra 2012 til 2013 gikk samlet fruktbarhetstall ned i alle fylkene bortsett fra Nord-Trøndelag og Finnmark.
The county of Nord-Trøndelag had an increase of 0.08 and the county of Finnmark had the second largest increase of 0.07.
Nord-Trøndelag hadde en økning på 0,08, og oppgangen i Finnmark utgjorde 0,07.
The county of Oslo had the lowest fertility rate in 2013 with 1.67, while the county of Hedmark had the highest decrease.
Oslo hadde lavest SFT i 2013, med 1,67, mens Hedmark var det fylket som hadde størst nedgang.
The total fertility for men was 1.61 in 2013, which is a decrease of 0.06 from the year before.
Samlet fruktbarhetstall for menn var på 1,61 i 2013, det er en nedgang på 0,06 fra året før.
Since 2009, the fertility rate has decreased every year.
Siden 2009 har tallet gått ned hvert år.
Women aged 30-34 years had highest fertility
Kvinner 30-34 år mest fruktbare
The fertility decreased in all age groups from 2012 to 2013, apart for women aged 40-44 years.
Ser vi på kvinner, gikk fruktbarhetsratene ned i alle aldersgrupper fra 2012 til 2013, med unntak av kvinner i aldersgruppen 40-44 år.
The fertility in this age group has increased somewhat, but steadily, almost every year since the middle of the 1980s.
Fruktbarheten i denne aldersgruppen har steget lite, men jevnt, nesten hvert år siden midten av 1980-tallet.
Women aged 25-29 years had the second highest fertility rate in 2013.
Deretter var det kvinner i aldersgruppen 25-29 år som fødte flest barn i 2013.
A small increase in age at birth
Liten økning i fødealderen
In 2013, there were 166 still births.
I 2013 var det 166 dødfødte.
Farmers' income and property
Gårdbrukernes inntekt og formue
Highest income from agriculture in Rogaland
Bøndene i Rogaland hadde høyest jordbruksinntekt
Agriculture, forestry, hunting and fishing;Income and consumption
Jord, skog, jakt og fiskeri;Inntekt og forbruk
binfo, Farmers' income and property, agricultural income, income from self-employment, farmersIncome and wealth, Agriculture , Income and consumption, Agriculture, forestry, hunting and fishing
binfo, Gårdbrukernes inntekt og formue, jordbruksinntekt, næringsinntekt, bønderJordbruk, Inntekt og formue , Inntekt og forbruk, Jord, skog, jakt og fiskeri
Distributed by county, farmers in Rogaland earned most from agriculture with NOK 188 000, followed by farmers in Nord-Trøndelag with NOK 180 000.
Gårdbrukerne i Rogaland tjente mest, med 188 000 kroner i jordbruksinntekt, fulgt av gårdbrukerne i Nord-Trøndelag, med 180 000 kroner.
Farmers in Telemark had the lowest agricultural income with an average of NOK 76 000.
Lavest næringsinntekt fra jordbruk hadde gårdbrukerne i Telemark, med 76 000 kroner.
Distributed by county, the agricultural income varied from NOK 188 000 in Rogaland to NOK 76 000 in Telemark.
Fordelt etter fylke varierte jordbruksinntekta fra 188 000 kroner i Rogaland til 76 000 kroner i Telemark.
The agricultural income depends on the type of farming and the size of the holding.
Fylkestallene må ses i sammenheng med hvilke produksjoner (driftsformer) som drives og omfanget av produksjonen.
Holdings requiring high levels of labour input during the whole year, e.g. cattle dairying and specialised pig/poultry production, have the highest agricultural income.
Driftsformer med høy arbeidsinnsats gjennom hele året, for eksempel svine- og fjørfehold og mjølkeproduksjon på storfe, har de høyeste jordbruksinntektene.
Specialised cereals and oil-seed production and specialised sheep farming, which are frequently run in combination with other industry or work for a wage, have the lowest income from agriculture.
Kornproduksjon og sauehold, som ofte drives i kombinasjon med annen næringsvirksomhet eller lønnsarbeid, har de laveste jordbruksinntektene.
Highest agricultural income in specialised pig/poultry production
Høyest jordbruksinntekt i svine- og fjørfehold
In 2007, 46 per cent of the farmers in Rogaland ran specialised cattle dairying, cattle mixed, specialised pig/poultry or mixed livestock holdings.
I 2007 dreiv 46 prosent av gårdbrukerne i Rogaland innenfor driftsformene mjølkeproduksjon på storfe, kombinert mjølke- og kjøttproduksjon på storfe, svine-/fjørfehold eller blandet husdyrhold.
Within these types of farming the average entrepreneurial income from agriculture varied from NOK 253 000 in cattle dairying to NOK 342 000 in specialised pig/poultry production.
Innenfor disse driftsformene varierte gjennomsnittlig jordbruksinntekt fra 253 000 kroner i mjølkeproduksjon til 342 000 kroner i svine-/fjørfehold.
In addition, Rogaland had a significant number of holdings with horticultural production that yielded a relatively high income.
I tillegg hadde Rogaland en betydelig hagebruksproduksjon som ga relativt høy næringsinntekt i jordbruket.
Average agricultural income varied from NOK 254 000 in cattle dairying to NOK 325 000 in specialised pig/poultry production.
Gjennomsnittlig jordbruksinntekt varierte her fra 254 000 kroner i mjølkeproduksjon til 325 000 i svine-/fjørfehold.
In the country as a whole, the average agricultural income was NOK 226 000 in cattle dairying and NOK 320 000 in specialised pig/poultry production.
For hele landet var gjennomsnittlig jordbruksinntekt for gårdbrukere med mjølkeproduksjon på storfe 226 000 kroner og for gårdbrukere med svine-/fjørfehold 320 000 kroner.
Within cattle dairying, farmers in Finnmark had the highest agricultural income with NOK 293 000.
Innenfor mjølkeproduksjon hadde brukerne i Finnmark høyest jordbruksinntekt, 293 000 kroner.
Cereals and sheep yielded low agricultural income
Korn og sauehold ga lav jordbruksinntekt
The average herd size of dairy cows was 14 in Hordaland, compared with 22 in Rogaland.
Det var i gjennomsnitt 14 mjølkekyr per besetning i Hordaland, mot 22 i Rogaland.
At country level, 8 per cent of the farmers had at least NOK 400 000 in entrepreneurial income from agriculture in 2007.
8 prosent av norske gårdbrukere hadde en jordbruksinntekt på minst 400 000 kroner i 2007.