North Dakota · 1933

North Dakota、1933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	194
#2	Betty	187
#3	Donna	140
#4	Delores	116
#5	Patricia	109
#6	Dorothy	103
#7	Shirley	101
#8	Helen	100
#9	Beverly	99
#10	Lois	97
#11	Carol	96
#12	Darlene	90
#13	Joyce	85
#14	Barbara	81
#15	Marilyn	79
#16	Marlene	78
#17	Phyllis	74
#18	Alice	73
#19	Lorraine	70
#20	Margaret	70
#21	Joan	69
#22	Jean	69
#23	Irene	68
#24	Doris	67
#25	Arlene	59
#26	Gloria	56
#27	Elaine	55
#28	Ruth	52
#29	Marjorie	50
#30	Evelyn	49
#31	Dolores	46
#32	Janet	44
#33	Eleanor	44
#34	June	43
#35	Florence	42
#36	Marie	40
#37	Virginia	40
#38	Marlys	39
#39	Joanne	39
#40	Audrey	39
#41	Bernice	37
#42	Rose	35
#43	Frances	35
#44	Lillian	35
#45	Janice	35
#46	Gladys	34
#47	Lucille	34
#48	Leona	33
#49	Elizabeth	33
#50	Agnes	31
#51	Marian	31
#52	Loretta	31
#53	Anna	30
#54	Joann	30
#55	Vivian	29
#56	Esther	29
#57	Mavis	29
#58	Geraldine	27
#59	Violet	27
#60	Norma	26
#61	Deloris	26
#62	Marion	26
#63	Elsie	26
#64	Eileen	25
#65	Mildred	25
#66	Clara	25
#67	Jeanette	24
#68	Viola	24
#69	Luella	23
#70	Ann	23
#71	Ellen	23
#72	Colleen	22
#73	Maxine	22
#74	Sylvia	22
#75	Ramona	21
#76	Caroline	20
#77	Carole	20
#78	Grace	20
#79	Beatrice	20
#80	Charlotte	20
#81	Kathleen	20
#82	Laverne	19
#83	Edith	18
#84	Ruby	18
#85	Adeline	18
#86	Clarice	18
#87	Nancy	17
#88	Wilma	17
#89	Marcella	17
#90	Jane	17
#91	Kathryn	17
#92	Eunice	17
#93	Ella	17
#94	Verna	17
#95	Muriel	16
#96	Lila	16
#97	Harriet	16
#98	Martha	16
#99	Edna	15
#100	Jeanne	15

North Dakota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
Marlys	39	71	3
Mavis	29	53	5
Luella	23	42	4
Darlene	90	165	24
Colleen	22	40	7
Delores	116	212	39
Deloris	26	48	9
Leona	33	60	14
Ramona	21	38	9
Marlene	78	143	40
Caroline	20	37	10
Donna	140	256	73

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。