Søgeresultat

Verdensmål Indikator: 17.18.3 - National plan for statistisk data

Antal lande med en national plan for statistisk data, der er fuldt finansieret og i gang med at blive implementeret, opdelt efter finansieringskilde, Forklaring, Danmarks Statistik udarbejder årligt en arbejdsplan for produktion og finansiering af officiel statistik. I 2021 var 58 % af statistikkerne finansieret igennem finansloven, mens 42 % var finansieret som tilskudsfinansiering., Senest opdateret:, 23-11-2022

https://www.dst.dk/da/Statistik/temaer/SDG/globale-verdensmaal/17-partnerskaber-for-handling/delmaal-18/indikator-3

Verdensmål Indikator: 2.5.1 - Plante- og dyregenetiske ressourcer

Download data, Forklaring, Indikatoren viser, hvor mange plante- og dyregenetiske ressourcer der er bevaret i genbanker og andre langsigtede faciliteter. Formålet er at sikre den genetiske mangfoldighed, som er vigtig for fremtidig fødevareproduktion, avl og tilpasning til fx sygdomme og klimaændringer. Tallene dækker både husdyrracer og plantegenetiske enheder som frø og stiklinger og giver et billede af Danmarks bidrag til at bevare biodiversiteten i landbruget. Kilde: , FN's Globale Database, ., Senest opdateret:, 11-09-2025

https://www.dst.dk/da/Statistik/temaer/SDG/globale-verdensmaal/02-stop-sult/delmaal-05/indikator-1

Introduktion til sæsonkorrektion

Hvad er sæson­korrektion?, Økonomiske tidsserier opgjort på måneds- eller kvartalsbasis er ofte påvirket af fænomener, der optræder på samme tid hvert år. Man siger tidsserien er påvirket at sæsoneffekter. Et eksempel er husholdningernes større indkøb op til jul med resultatet - sæsoneffekten - at detailhandelen stiger fra oktober til november og fra november til december, mens den falder fra december til januar. Ved sæsonkorrektion forsøger man at fjerne sæsoneffekterne fra tidsserien., Endvidere er tidsserier påvirket af kalenderens konkrete ugedagssammensætning. Fx vil produktionen som regel være højere i en måned med mange arbejdsdage end i en måned med mange lørdage, søndage og helligdage. Denne effekt betegnes kalendereffekt. Den er aktuel i serier, hvor det (i en månedsserie) betyder noget hvilke dage der er fire af og hvilke der er fem af i løbet af måneden. Påskens placering i enten marts eller april (eller i første eller andet kvartal) er et andet eksempel på en kalendereffekt. For at kunne sammenligne på hinanden følgende måneder kan man standardisere tidsserien for disse kalendereffekter. Denne såkaldte kalenderkorrektion er en del af forhåndskorrektionen, der forbereder tidsserien til selve sæsonkorrektionen., Den samlede sæsonkorrektionsproces består altså af, forhåndskorrektionen (inkl. eventuel kalenderkorrektion), sæsonkorrektionen, og resulterer i den sæsonkorrigerede serie, hvor tilstødende måneder/ kvartaler er nemmere at sammenligne, da kalender- og sæsoneffekterne er fjernet., Sæsonkorrektion laves i Danmarks Statistik primært ved metoden X-12-ARIMA, hvorfor beskrivelsen baseres på denne., Læs hele dokumentet: , Introduktion til sæsonkorrektion

https://www.dst.dk/da/Statistik/dokumentation/metode/saesonkorrektion

Lande i udenrigshandel med tjenester og betalingsbalancen, v1:2025

Navn: , LANDE_UHT_BB_V1_2025 , Beskrivelse: , Danmarks udenrigshandel med tjenester og betalingsbalance opgøres på grundlag af FN's tjenestehandelsnomenklatur , Extended Balance of Payments Services Classification (EBOPS 2010), , som fremgår af den internationale tjenestehandelsmanual , Manual on Statistics of International Trade in Services (MSITS 2010), , der er udgivet af FN m.fl. senest i 2010. EBOPS er indbygget som nomenklatur i EU’s forordning om betalingsbalance mv. jf. oven for, som tager udgangspunkt i ISO 3166-1 alpha-2 standarden., Metoder og fremgangsmåder som anvendes ved udarbejdelse af udenrigshandelsstatistikken er beskrevet i statistikdokumentationen , Udenrigshandel med tjenester, ., Gyldig fra: , 1. januar 2025 , Kontor: , Udenrigsøkonomi , Kontaktperson: , Albana Sopa, , aso@dst.dk, , tlf. 20 41 39 93 , Koder og kategorier, Åbn hierarkiet, Download , E1: Europa, B6: EU-27 (uden Storbritannien), I8: Euroområdet-19, BE: Belgien, CY: Cypern, EE: Estland, FI: Finland, FR: Frankrig, GR: Grækenland, IE: Irland, IT: Italien, LV: Letland, LT: Litauen, LU: Luxembourg, MT: Malta, NL: Nederlandene, PT: Portugal, SK: Slovakiet, SI: Slovenien, ES: Spanien, DE: Tyskland, AT: Østrig, 4Y: Alle EU-institutioner, organer og organismer, inkl. ECB og ESM, 4A: EU-institutioner, BG: Bulgarien, CZ: Tjekkiet, HU: Ungarn, HR: Kroatien, PL: Polen, RO: Rumænien, SE: Sverige, D6: Extra EU-27, R2: EFTA, IS: Island, LI: Liechtenstein, NO: Norge, CH: Schweiz, G9: Andre europæiske lande, AD: Andorra, AL: Albanien, BA: Bosnien-Hercegovina, BY: Belarus, FO: Færøerne, GB: Storbritannien, GG: Guernsey, GI: Gibraltar, IM: Isle of Man, JE: Jersey, MD: Moldova, ME: Montenegro, MK: Makedonien, RS: Serbien, RU: Rusland, SM: San Marino, TR: Tyrkiet, UA: Ukraine, VA: Vatikanstaten, XK: Kosovo, F1: Afrika, F4: Nordafrika, F4: Nordafrika, DZ: Algeriet, EG: Egypten, LY: Libyen, MA: Marokko, TN: Tunesien, F2: Andre afrikanske lande, F2: Andre afrikanske lande, AO: Angola, BJ: Benin, BW: Botswana, IO: British Indian Ocean Territory, BF: Burkina Faso, BI: Burundi, CM: Cameroon, CV: Kap Verde, CF: Centralafrikansk Republik, TD: Chad, KM: Comorerne, CG: Congo, CI: Côte d'Ivoire (Elfenbenskysten) , CD: Den Demokratiske Rep.Congo , DJ: Djibouti, GQ: Ækvatorial Guinea, ER: Eritrea, SZ: Swaziland, ET: Etiopien, GA: Gabon, GM: Gambia, GH: Ghana, GN: Guinea, GW: Guinea-Bissau, KE: Kenya, LS: Lesotho, LR: Liberia, MG: Madagaskar, MW: Malawi, ML: Mali, MR: Mauretanien, MU: Mauritius, MZ: Mozambique, NA: Namibia, NE: Niger, NG: Nigeria, ZA: Sydafrika, RW: Rwanda, SH: Sankt Helena, ST: Sao Tome og Principe, SN: Senegal, SC: Seychellerne, SL: Sierra Leone, SO: Somalia, SD: Sudan, SS: Syd Sudan, TZ: Tanzania, TG: Togo, UG: Uganda, ZM: Zambia, ZW: Zimbabwe, A1: Amerika, A2: Nordamerika, A2: Nordamerika, CA: Canada, GL: Grønland, US: Amerikas Forenede Stater (USA) , A5: Centralamerika, A5: Centralamerika, AI: Anguilla, AG: Antigua og Barbuda, AW: Aruba, BS: Bahamas, BB: Barbados, BZ: Belize, BM: Bermuda, BQ: Bonaire, Sint Eustatius og Saba, VG: Britiske Jomfruøer, KY: Caymanøerne, CR: Costa Rica, CU: Cuba, CW: Curacao, DM: Dominica, DO: Dominikanske Republik, SV: El Salvador, GD: Grenada, GT: Guatemala, HT: Haiti, HN: Honduras, JM: Jamaica, MX: Mexico, MS: Montserrat, NI: Nicaragua, PA: Panama, KN: Sankt Kitts og Nevis, LC: Sankt Lucia, SX: Sint Maartin, VC: Sankt Vincent og Grenadinerne, TT: Trinidad og Tobago, TC: Turks- og Caicosøerne, VI: Amerikanske Jomfruøer, A7: Sydamerika, A7: Sydamerika, AR: Argentina, BO: Bolivia, BR: Brasilien, CL: Chile, CO: Colombia, EC: Ecuador, FK: Falklandsøerne, GY: Guyana, PY: Paraguay, PE: Peru, SR: Surinam, UY: Uruguay, VE: Venezuela, S1: Asien, S3: Nær- og mellemøstlige lande, S35: De golfarabiske lande, BH: Bahrain, IQ: Irak, KW: Kuwait, OM: Oman, QA: Qatar, SA: Saudi-Arabien, AE: Forenede Arabiske Emirater, YE: Yemen, S37: Øvrige nær- og mellemøstlige lande, AM: Armenien, AZ: Aserbajdsjan, GE: Georgien, IL: Israel, JO: Jordan, LB: Libanon, PS: Palæstina, SY: Syrien, S6: Andre Asiatiske lande, S6: Andre Asiatiske lande, AF: Afghanistan, BD: Bangladesh, BT: Bhutan, BN: Brunei, MM: Myanmar, KH: Cambodja, CN: Kina, HK: Hong Kong, IN: Indien, ID: Indonesien, IR: Iran, JP: Japan, KZ: Kasakhstan, KG: Kirgisistan, LA: Laos, MO: Macao, MY: Malaysia, MV: Maldiverne, MN: Mongoliet, NP: Nepal, KP: Nordkorea, PK: Pakistan, PH: Filippinerne, SG: Singapore, KR: Sydkorea, LK: Sri Lanka, TW: Taiwan, TJ: Tadsjikistan, TH: Thailand, TL: Østtimor, TM: Turkmenistan, UZ: Usbekistan, VN: Vietnam, O1: Oceanien og Polarregionerne, O2: Oceanien og Polarregionerne, O3: Oceanien og Polarregionerne, AS: Amerikansk Samoa, GU: Guam, UM: USA¿s ydre småøer, AU: Australien, CC: Kokos-øerne (Keeling-øerne), CX: Juleøen, HM: Heard- og McDonaldøerne, NF: Norfolkøen, FJ: Fiji, PF: Fransk Polynesien, KI: Kiribati, MH: Marshalløerne, FM: Mikronesien, NR: Nauru, NC: Ny Kaledonien, NZ: New Zealand, CK: Cookøerne, NU: Niue, TK: Tokelau, MP: Nordlige Marianere, PW: Palau, PG: Papua New Guinea, PN: Pitcairn, AQ: Antarktis, BV: Bouvetøen, GS: Syd-Georgien og sydlige Sandwich-øer, TF: Franske Sydlige og Antarktiske Territorier, SB: Salomonøerne, TO: Tonga, TV: Tuvalu, VU: Vanuatu, WS: Samoa, WF: Wallis og Futuna, ORG: Organisationer, ORG: Organisationer, 9A: Internationale organisationer undtagen EU-institutioner, 7Z: Internationale organisationer undtagen EU-institutioner, Alle versioner, Navn, Gyldig fra, Gyldig til, Lande i udenrigshandel med tjenester og betalingsbalancen, v1:2025, 1. januar 2025, Fortsat gyldig, Lande i udenrigshandel med tjenester og betalingsbalancen, v1:2020, 1. januar 2020, Lande i udenrigshandel med tjenester og betalingsbalancen, v1:2017, 1. januar 2017, 31. december 2019

https://www.dst.dk/da/Statistik/dokumentation/nomenklaturer/lande-uht-bb

Verdensmål Indikator: 5.2.2 - Vold begået af anden person

Download data, Forklaring, Indikatoren er beregnet af Justitsministeriets Forskningskontor. Antallet af kvinder, der har angivet, at de har været udsat for tvangssamleje indenfor de seneste 12 måneder er sat i forhold til alle kvinder (angivet i pct.). Indikatoren adskiller sig fra FN's definition på følgende måde: 1) Indikatoren omfatter kvinder i alderen 16-74 år på interviewtidspunktet. FN's definition er 15 år eller ældre. 2) Indikatoren omfatter kvinder, der har angivet, at de har været udsat for tvangssamleje. FN's definition omfatter også kvinder, der har været udsat for andre former for seksuel vold end tvangssamleje. Fra 2019 omfatter indikatoren også kvinder, der har været udsat for andre former for seksuel vold end tvangssamleje. Dog er fordelingen af sted for volden fortsat kun for kvinder, som har været udsat for tvangssamleje eller forsøg herpå. Tallene fra  før 2021 kan ikke direkte sammenlignes med tallene fra 2021 eller derefter, pga. implementeringen af samtykkeloven, som trådte i kraft d. 1. januar 2021., Senest opdateret:, 15-01-2025

https://www.dst.dk/da/Statistik/temaer/SDG/globale-verdensmaal/05-ligestilling-mellem-koennene/delmaal-02/indikator-2

Flest hedder Jens Jensen

Jens Jensen er det mest brugte navn i Danmark. Danmarks Statistik har udvidet søgningen på www.dst.dk/navne, så man nu samtidig kan søge på både fornavn og efternavn., 29. januar 2002 kl. 0:00 ,  , Til de 5.023 Jens Jensen'er i Danmark: Til lykke. Jens Jensen er det mest populære eller i hvert fald mest brugte navn i Danmark. Og i det hele taget er danskerne glade for fornavne, der minder temmelig meget om efternavnet. I hvert fald bliver Jens Jensen efterfulgt af Hans Hansen (3.871) og Niels Nielsen (3.863) som de mest brugte navne., Danmarks Statistik har i næsten et år haft navnestatistikken liggende gratis tilgængelig på , www.dst.dk/navne, . Hidtil har man enten kunnet søge på, hvor mange man deler fornavn eller efternavn med, men nu er servicen udvidet til, at man samtidig både kan søge på fornavn og efternavn.

https://www.dst.dk/da/Statistik/nyheder-analyser-publ/bagtal/2002/2002-01-29-Jens-jensen

Bag tallene

Verdensmål Indikator: 8.7.1 - Børnearbejde

Andel og antal børn i alderen 5-17 år, der er involveret i børnearbejde, opdelt på køn og alder, Forklaring, Børnearbejde inkluderer både almindeligt lønarbejde og husholdsarbejde. Danmarks Statistik har ikke information om husholdsarbejde. Ud af det samlede antal 5-17 årige i Danmark (855.982) ultimo november 2018 havde 1.114 (0,1 pct.) lønarbejde med et antal timer som specificeret i definitionen af indikatoren. 507 af dem er i aldersgruppen 5-11 år, hvor en stor andel har haft jobs indenfor de kulturelle erhverv (sang, dans, skuespil eller statistarbejde)., Senest opdateret:, 02-08-2022

https://www.dst.dk/da/Statistik/temaer/SDG/globale-verdensmaal/08-anstaendige-jobs-og-oekonomisk-vaekst/delmaal-07/indikator-1

Regioner, landsdele og kommuner, v1:2007-

Navn: , NUTS_V1_2007_DK , Beskrivelse: , Med strukturreformen, som trådte i kraft fra 1. januar 2007, blev amterne nedlagt og erstattet af 5 nye regioner. Derudover blev der dannet 98 kommuner, som afløste de hidtidige 271. Til statistiske formål, inddeles de 5 regioner yderligere i 11 landsdele. , Reformen resulterede ved lov i en ny lokal og regional struktur gældende for hele landet med to administrative niveauer - regioner og kommuner - og derved et skift af administrative enheder. Af de 98 kommuner bibeholdte 32 kommuner samme kommunekode og titel før og efter reformen., Denne klassifikation inkluderer Christiansø (kode 411). Christiansø hører ikke ind under en kommune, men forvaltes direkte af staten via Forsvarsministeriet., Den geografiske inddeling af Danmarks regioner og landsdele er konsistent med den fælleseuropæiske statistiske nomenklatur for regionale enheder (NUTS). Kommuner svarer til lokale administrative enheder (LAU), der supplerer NUTS-nomenklaturen. , Gyldig fra: , 1. januar 2007 , Kontor: , Metode og Analyse , Kontaktperson: , Søren Kristensen, , skr@dst.dk, , tlf. 20 51 64 42 , Koder og kategorier, Koder og kategorier er kun tilgængelige på engelsk, Alle versioner, Navn, Gyldig fra, Gyldig til, Regioner, landsdele og kommuner, v1:2007-, 1. januar 2007, Fortsat gyldig, Tilknyttede filer, Korrespondancetabel mellem kommuner før og efter kommunalreformen i 2007, Europa-Parlamentets og Rådets Forordning (EF) Nr. 1059/2003

https://www.dst.dk/da/Statistik/dokumentation/nomenklaturer/nuts?id=5d18d1e0-400b-4505-92ad-6782915980a3

Førsteårseffekter

Finanseffekter, eller kortsigtede aktivitetseffekter af finanspolitiske tiltag, er en vigtig del af modelanvendelsen., De kortsigtede aktivitetseffekter påvirkes af ændringer i model og databank. Derfor analyseres de kortsigtede egenskaber regelmæssigt - typisk i forbindelse med færdiggørelsen af , nye modelversioner, ., Egenskaberne belyses ved at sammenligne med den forrige modelversion, og analysen fokuserer på de egenskabsændringer, som ændringerne i modellen og databank giver anledning til. Analysen af de kortsigtede egenskaber minder meget om , analysen af de samlede modelegenskaber, ; forskellen er at der her er fokus på effekterne i det/de første år, samt sammenhængen mellem finanspolitiske tiltag og effekten på den samlede aktivitet., Førsteårseffekter i Marts 2024, Førsteårseffekter i April 2023, Førsteårseffekter i Oktober 2020, Førsteårseffekter i Juni 2019, Førsteårseffekter i Oktober 2015, Førsteårseffekter i Oktober 2014, Førsteårseffekter i Juni 2014, Førsteårseffekter i Juli 2013

https://www.dst.dk/da/Statistik/ADAM/Multiplikatorer/kort_sigt

Verdensmål Indikator: 1.5.1 - Katastrofer

Antal døde, savnede, og personer berørte af katastrofer pr. 100.000 mennesker, Forklaring, Med katastrofer forstås en seriøs forstyrrelse af funktionerne i et fællesskab eller samfund med omfattende menneskelige, materiel, økonomisk eller miljømæssige tab og effekter, som overstiger det ramte fællesskabs eller samfunds mulighed for at håndtere katastrofen ved hjælp af egne midler. Danmark udarbejder ikke kontinuerlig og officiel statistik om antal døde, savnede og antallet af berørte personer. Dog vurderer Danmarks Statistik at antallet af døde og savnede er meget lavt., Senest opdateret:, 02-08-2022

https://www.dst.dk/da/Statistik/temaer/SDG/globale-verdensmaal/01-afskaf-fattigdom/delmaal-05/indikator-1