North Dakota · 1935

North Dakota、1935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	Shirley	239
#2	Mary	189
#3	Betty	141
#4	Donna	119
#5	Dorothy	111
#6	Patricia	110
#7	Beverly	106
#8	Joyce	101
#9	Marlene	100
#10	Carol	100
#11	Delores	98
#12	Darlene	97
#13	Marilyn	97
#14	Lois	87
#15	Joan	84
#16	Arlene	81
#17	Margaret	76
#18	Phyllis	72
#19	Helen	71
#20	Barbara	68
#21	Lorraine	66
#22	Doris	64
#23	Ruth	62
#24	Frances	59
#25	Joanne	51
#26	Elaine	51
#27	Janice	50
#28	Jean	50
#29	Joann	49
#30	Alice	49
#31	Marjorie	48
#32	Janet	48
#33	Irene	47
#34	Marlys	43
#35	Virginia	43
#36	Evelyn	42
#37	Audrey	42
#38	Violet	41
#39	Gloria	38
#40	Marie	37
#41	Elizabeth	36
#42	Yvonne	34
#43	Vivian	34
#44	Leona	34
#45	Loretta	33
#46	June	33
#47	Bernice	32
#48	Gladys	32
#49	Lavonne	32
#50	Rose	32
#51	Agnes	29
#52	Mavis	28
#53	Viola	27
#54	Lillian	27
#55	Dolores	26
#56	Charlotte	26
#57	Anna	25
#58	Geraldine	25
#59	Bonnie	25
#60	Ann	24
#61	Kathleen	24
#62	Grace	24
#63	Luella	24
#64	Eileen	24
#65	Karen	23
#66	Mildred	23
#67	Lucille	23
#68	Ruby	23
#69	Caroline	23
#70	Sylvia	22
#71	Maxine	22
#72	Sharon	22
#73	Esther	22
#74	Norma	22
#75	Marian	22
#76	Florence	21
#77	Nancy	21
#78	Marion	20
#79	Verna	19
#80	Ramona	19
#81	Marcella	19
#82	Colleen	18
#83	Rosemary	18
#84	Rita	18
#85	Diane	17
#86	Margie	17
#87	Eunice	17
#88	Jeanette	17
#89	Martha	17
#90	Wilma	16
#91	Katherine	16
#92	Judith	16
#93	Ione	16
#94	Ellen	16
#95	Eleanor	16
#96	Carolyn	16
#97	Theresa	15
#98	Deloris	15
#99	Beatrice	15
#100	Carole	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	43	78	3
Mavis	28	51	4
Luella	24	44	3
Lavonne	32	58	5
Darlene	97	176	26
Violet	41	74	12
Leona	34	62	12
Delores	98	178	36
Arlene	81	147	35
Caroline	23	42	10
Karen	23	42	10
Marlene	100	181	46

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。