Maryland · 1930

Maryland、1930年の公式ソーシャルセキュリティ局の出生数によるトップ100の名前

ランク	名前	出生
#1	Mary	1,044
#2	Betty	557
#3	Dorothy	443
#4	Margaret	336
#5	Doris	336
#6	Helen	316
#7	Shirley	280
#8	Ruth	264
#9	Elizabeth	229
#10	Dolores	222
#11	Anna	201
#12	Catherine	193
#13	Jean	170
#14	Virginia	169
#15	Evelyn	163
#16	Frances	162
#17	Mildred	158
#18	Nancy	155
#19	Patricia	129
#20	Marie	127
#21	Gloria	125
#22	Joan	123
#23	Lillian	112
#24	Thelma	112
#25	Barbara	109
#26	Charlotte	104
#27	Alice	99
#28	Phyllis	98
#29	Delores	96
#30	Audrey	92
#31	Ann	91
#32	Rose	86
#33	Lorraine	85
#34	Louise	85
#35	June	85
#36	Eleanor	85
#37	Jane	80
#38	Geraldine	77
#39	Agnes	76
#40	Norma	76
#41	Janet	75
#42	Irene	74
#43	Edna	74
#44	Edith	74
#45	Ethel	73
#46	Martha	72
#47	Peggy	72
#48	Lois	71
#49	Sarah	70
#50	Florence	70
#51	Theresa	69
#52	Pauline	65
#53	Gladys	64
#54	Grace	62
#55	Elsie	62
#56	Joyce	60
#57	Elaine	60
#58	Beatrice	57
#59	Anne	57
#60	Hilda	56
#61	Esther	55
#62	Carolyn	55
#63	Bernice	54
#64	Ida	53
#65	Marian	52
#66	Josephine	51
#67	Marion	51
#68	Juanita	50
#69	Beverly	49
#70	Bertha	46
#71	Ellen	46
#72	Clara	45
#73	Hazel	45
#74	Rita	45
#75	Annie	43
#76	Katherine	43
#77	Marjorie	43
#78	Ella	42
#79	Lucille	42
#80	Kathleen	41
#81	Gertrude	40
#82	Jacqueline	39
#83	Julia	39
#84	Emma	38
#85	Naomi	37
#86	Genevieve	36
#87	Nellie	34
#88	Marilyn	34
#89	Sylvia	33
#90	Eva	33
#91	Rosalie	33
#92	Viola	32
#93	Regina	31
#94	Emily	30
#95	Rosemary	30
#96	Loretta	29
#97	Vivian	29
#98	Pearl	29
#99	Violet	29
#100	Alma	28

Marylandで独特に人気のある

この州での出生の割合が全国の割合（10,000人の出生ごと）よりもはるかに高い名前。

名前	出生	州での10,000人あたり	全国での10,000人あたり
Hilda	56	45	12
Regina	31	25	7
Catherine	193	154	56
Charlotte	104	83	30
Agnes	76	61	22
Rosalie	33	26	10
Genevieve	36	29	13
Delores	96	77	36
Naomi	37	30	14
Emily	30	24	12
Audrey	92	73	37
Anna	201	160	81

数字は米国ソーシャルセキュリティ局の人気のあるベビー名データセット（パブリックドメイン）からのものです。年に1回、公式の大量ファイル（names.zipおよびnamesbystate.zip）をダウンロードし、基本的な検証に失敗した記録を削除し、派生統計を自ら計算しています。'最も急上昇'や'常在'などのランキングは、生の数に対する私たちの単純な計算であり、編集の意見ではありません。正確なルールはガイドで説明されています。 データに含まれていないもの：SSAは年に5未満の出生（または州での出生）を持つ名前を抑制し、名前からハイフン、スペース、アクセントを取り除き、各スペルを別々に数えます。データはカード申請に基づいており、出生証明書ではありません。カレンダー年より約1年遅れています。NameTrendsは名前の意味、数理学や占星術を提供しません。私たちは検証可能な人気統計を公表し、それを読み方を説明します。 連絡先：訂正や質問については、このサイトの連絡先詳細を通じてお問い合わせください。このサイトの統計は人口を描いており、個々のものではありません。