Овај елемент метаподатака користи се за описивање политика које промовишу пријем и унапређење особља на основу релевантних способности; пружање смерница за понашање особља и процедуре како би се особље упознало са овим смерницама; и прописивање других пракси које пружају уверавања о независности, интегритету и одговорности статистичке агенције.
This metadata element is used to describe the policies promoting the recruitment and promotion of staff based on relevant aptitude; providing guidelines for staff behaviour and procedures to make these guidelines known to staff; and prescribing other practices that provide assurances of the independence, integrity, and accountability of the statistical agency.
Provisions for assuring the qualifications of staff and allowing staff to perform their functions without intervention motivated by non-statistical objectives.
Обавезе које обезбеђују квалификације особља и омогућавају особљу да обавља своје функције без интервенција мотивисаних не-статистичким циљевима.
Recommended representation: String
Professionalism - code of conduct
Организација која испоручује податке за одређени пример статистике.
Organisation that supplies the data for a given instance of the statistics.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_ORGANISATION
Reporting agency
У SDMX-у референтни метаподаци се често односе на објекте SDMX информационог модела. То могу бити структурни објекти као што су ток података, шифра, концепт или објекти скупа података као што су парцијални кључеви (нпр. вредност одређене димензије као што је држава у контексту скупа података) или чак посматрања. Овим метаподацима треба са се управља и они треба да буду приступачни не само системима који дисеминирају метаподатке већ често и системима који се баве откривањем података, упитима и визуализацијом података. Многи системи за дисеминацију уједињују референтне метаподатке са подацима на које се односе,мада се ти метаподаци прикупљају различитим механизмима, од стране различитих система и чувају у различитим базама података од самих података.
In SDMX reference metadata often relate to objects of the SDMX Information Model. These can be structural objects such as Dataflow, Code, Concept or Data Set objects such as partial keys (e.g. the value of a specific Dimension such as a country in the context of the Data Set) or even Observations. These metadata need to be managed and made accessible not only to systems disseminating the metadata but often also to systems concerned with data discovery, query, and data visualisation. Many dissemination systems unite the reference metadata with the data to which they pertain, even though these metadata are collected by different mechanisms, by different systems, and stored in different databases from the data.
Место где се чувају логички организовани статистички метаподаци, што омогућава постављање упита, уређивање и управљање метаподацима.
Place where logically organised statistical metadata are stored that allows for querying, editing and managing of metadata.
Репозиторијум метаподатака
Покривеност становништва описује типове становништва у погледу њихових прихода, типова образовања, итд., које статистика обухвата кад год је примењиво.
The population coverage describes the types of population as regards their earnings, the types of education, etc., covered by the statistics whenever applicable.
Definition of the main types of population covered by the statistics.
Дефиниција главних типова популације обухваћених статистиком.
Population coverage
Овај елемент метаподатака се користи за описивање политике објављивања података јавности, како је јавност обавештена о објављивању података и да ли се подаци дистрибуирају свим заинтересованим странама у исто време.
This metadata element is used to describe the policy for release of the data to the public, how the public is informed that the data are being released, and whether the data are disseminated to all interested parties at the same time.
Rules for disseminating statistical data to interested parties.
Правила за дистрибуцију статистичких података заинтересованим странама.
Release policy
Већина Кључева серија комбинује се са вредношћу времена у Data Set како би се јединствено идентификовала запажања. Могу постојати посебни Кључеви серија којима није потребна вредност времена да би се то постигло, тако да „Временска Dimension“ није обавезна у SDMX Data Structure Definition. У SDMX Data Set мора постојати вредност за све Dimensions наведене у Data Structure Definition приликом пријаве података за Кључ серије. Комбинација семантике имена concepts које користи Dimension (искључујући време) описује Кључ серије. Уколико Data Structure Definition не садржи више measures ова семантика је често семантика запажања.
Most Series Keys are combined with a time value in a Data Set in order to identify uniquely an observation. There may be particular Series Keys that do not require a time value in order to achieve this, so the "Time Dimension" is not obligatory in an SDMX Data Structure Definition. In an SDMX Data Set there must be a value for all of the Dimensions specified in the Data Structure Definition when reporting data for a Series Key. The combination of the semantic of the names of the concepts used by the Dimension (excluding time) describes a Series Key. Unless the Data Structure Definition contains multiple measures this semantic is often the semantic of the observation.
Cross product of values of Dimensions where either the cross product or the cross product combined with a time value identifies uniquely an observation.
Крос производ вредности Dimensions где или крос производ, или крос производ комбинован са временском вредношћу, јединствено идентификује посматрање.
Series Key
Типична употреба је да се ограничи Metadataflow или Provision Agreement како би се потврдила размена метаподатака.
A typical usage is to constrain a Metadataflow or Provision Agreement in order to validate the metadata exchange.
Group of keys that identify items in a collection of reference metadata.
Група кључева која идентификује ставке у колекцији reference metadata.
Metadata Key Set
Мерење доступности статистичких података обично се односи на Data Sets и пореди потребни Data Set са доступним.
The measurement of the availability of statistics normally refers to Data Sets and compares the required Data Set to the available one.
Extent to which all statistics that are needed are available.
Степен у коме су доступни сви потребни статистички подаци.
Relevance - completeness
Примери таквих трансформација времена су стопе раста, кумулативни збројеви током N периода и променљиви просеци. Операције над временским серијама које не укључују „време“ component (на пример, односи) не треба сматрати трансформацијама времена.
Examples of such time transformations are growth rates, cumulative sums over N periods and moving averages. Operations on time series not entailing a "time" component (e.g. ratios) are not to be considered as time transformations.
Операција везана за време која се извршава над time series, искључиво укључујући опажања тог time series.
Time-related operation performed on a time series, solely involving observations of that time series.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_TRANSFORMATION
Time transformation
У SDMX информационом моделу то је апстрактна надкласа чије су подкласе елементи садржаја дефиниције структуре података или дефиниције структуре метаподатака као што су димензија или атрибут. "Листа компоненти" је апстрактна надкласа чије су подкласе листе димензија, атрибута и мера дефинисаних у садржају породице кључева дефиниције структуре података или дефиниције структуре метаподатака. Спецификација компоненте обухвата њену репрезентацију која може бити нумерисана или ненумерисана. Нумерисана репрезентација компоненте повезује се са шифарником, а ненумерисана репрезентација се спецификује у терминима фасета који дефинишу карактеристике као што су „низ“, „цео број“, „датум/време“ итд.
In the SDMX Information Model it is an abstract super class whose sub classes are the content of a Data Structure Definition or Metadata Structure Definition such as a Dimension or Attribute. A "Component List" is an abstract super class whose sub classes are the lists of Dimensions, Attributes, and Measures defined in a content of a Data Structure Definition key family or Metadata Structure Definition. The Component specification includes its Representation which can be enumerated or non-enumerated. An enumerated Representation of a Component links to a Codelist and a non-enumerated Representation is specified in terms of Facets which define characteristics such as "string", "integer", "Observational Time Period" etc.
Структурални артефакт који се користи за дефинисање структуре података или скупа метаподатака.
Structural artefact used to define the structure of a Data or Metadata Set.
Компонента
This metadata element is used to provide documentation regarding the source data used and the way they are adjusted, in order to give compilers the possibility of incorporating new and more accurate information into estimates, thus improving their accuracy without introducing breaks in the time series. It also describes the revision status of available data. Data may also be subject to regular or ad hoc revisions as a result of the introduction of new classifications, compilation frameworks and methodologies which result in the compilation of historical data that replace previously released data. Whether or not such changes constitute an actual "revision" or the compilation of a "new" series is a matter of judgment to be done by the statistical agency.
Овај елемент метаподатака се користи за пружање документације у вези са изворним подацима који се користе и начином на који су прилагођени, како би се компајлерима омогућило укључивање нових и тачнијих информација у процене, чиме се побољшава њихова accuracy без стварања прекида у time series. Такође описује статус ревизије доступних података. Подаци такође могу бити предмет редовних или ad hoc ревизија као резултат увођења нових classifications, оквира и методологија компајлирања који воде до компајлирања историјских података који замењују раније објављене податке. Да ли такве промене представљају стварну „ревизију“ или компајлирање „нове“ series је ствар просуђивања коју треба да спроведе статистичка агенција.
Information on the data revision practice.
Информације о пракси ревизије података.
Data revision - practice
Серије су уређен низ квалитативних или квантитативних узорака података или опажања који се користе за предвиђање или демонстрацију трендова кроз време и простор. Серије се могу класификовати према критеријумима који се користе за њихово аранжирање: време (историјско или хронолошко), геолокација (просторно или географско), појава (стање или фреквенција). Временске серије су основни градивни блок многих datasets. Групишу податке који деле исте dimension вредности, осим временске dimension, омогућавајући корисницима да виде промене података током времена, држећи све остале dimensions константним. Серије су генерички concept, од којег су временске серије најчешћи пример. Серије се могу разграничити било којом једном dimension, све док се вредности за остале dimensions не мењају.
Series are an ordered sequence of qualitative or quantitative data samples or observations used to predict or demonstrate trends through time and space. The series can be classified by the criteria used to arranged them: time (historical or chronological), geolocation (spatial or geographical), occurrence (condition or frequency). Time series is a basic building block of many datasets. It groups data that share the same dimension values except for the time dimension, allowing users to see changes in data over time, holding all other dimensions constant. Series is the generic concept, of which time series is the most common example. A series can be disambiguated by any single dimension, as long as the values for other dimensions do not change.
Скуп података опажања раздвојених вредностима једне dimension, обично времена.
Set of data observations disambiguated by the values of a single dimension, usually time.
Series
Usually, there is a time delay between the finalisation of the production process of statistical data and the moment when the data produced are released and made available to the users. This point in time where data are made publicly available is called "embargo time".
Обично постоји временско кашњење између завршетка процеса производње статистичких података и тренутка када су произведени подаци објављени и стављени на располагање корисницима. Тај тренутак када су подаци јавно доступни назива се "embargo time".
Егзактно време у коме подаци могу бити доступни јавности.
Exact time at which the data can be made available to the public.
Recommended representation: DateTime
Embargo time
Грешке у мерењу настају када дати одговор разликује од стварне вредности. Такве грешке могу бити повезане са испитаником, интервјуером, упитником, методом прикупљања или системом вођења евиденције испитаника. Грешке могу бити насумичне или могу резултовати систематском пристрасношћу ако нису насумичне. Грешка у мерењу у одговору у анкети може бити резултат збуњености, незнања, немарности или неискрености испитаника; грешка повезана са интервјуером може бити последица слабе или недовољне обуке, претходних очекивања у вези са одговорима испитаника или намерних грешака; и грешка повезана са формулисањем питања у упитнику, редоследом или контекстом у којем су постављена питања, и методом који се користи за добијање одговора.
Measurement errors occur when the response provided differs from the real value. Such errors may be attributable to the respondent, the interviewer, the questionnaire, the collection method or the respondent's record-keeping system. Errors may be random or they may result in a systematic bias if they are not random. Measurement error in a survey response may result from respondents' confusion, ignorance, carelessness or dishonesty; error attributable to the interviewer, may be a consequence of poor or inadequate training, prior expectations regarding respondents' responses, or deliberate errors; and error attributable to the wording of the questions in the questionnaire, the order or context in which the questions are presented, and the method used to obtain the responses.
Грешка у читању, израчунавању или записивању нумеричке вредности.
Error in reading, calculating or recording a numerical value.
Measurement error
Релевантност се односи на то да ли доступне информације бацају светло на питања која су важна корисницима. Процена релевантности је субјективна и зависи од различитих потреба корисника. Изазов Агенције је да процени и усклади супротстављене потребе садашњих и потенцијалних корисника како би произвела статистику која задовољава најважније потребе у оквиру датих ресурсних ограничења. У процени релевантности, један приступ је да се релевантност мери директно, анкетирањем корисника о подацима. Индиректни докази релевантности могу се наћи утврђивањем да ли постоје процеси за одређивање употребе података и мишљења њихових корисника или за коришћење података унутар куће за истраживање и друге анализе. Релевантност се односи на процесе за праћење релевантности и практичне корисности постојеће статистике у задовољавању потреба корисника и како ови процеси утичу на развој статистичких програма.
Relevance is concerned with whether the available information sheds light on the issues that are important to users. Assessing relevance is subjective and depends upon the varying needs of users. The Agency's challenge is to weight and balance the conflicting needs of current and potential users to produce statistics that satisfy the most important needs within given resource constraints. In assessing relevance, one approach is to gauge relevance directly, by polling users about the data. Indirect evidence of relevance may be found by ascertaining where there are processes in place to determine the uses of data and the views of their users or to use the data in-house for research and other analysis. Relevance refers to the processes for monitoring the relevance and practical usefulness of existing statistics in meeting users' needs and how these processes impact the development of statistical programmes.
Степен у коме статистички подаци одговарају стварним или перципираним потребама корисника.
Degree to which statistical information meets the real or perceived needs of clients.
Relevance
This metadata element is needed in order to differentiate the compiling organisation from the organisation disseminating the data. The dissemination agency could be different from the reporting agency and the compilation agency.
Овај метаподатак је потребан да би се разликовала организација која прикупља податке од организације која их дистрибуира. Агенција за дистрибуцију може бити различита од агенције за пријављивање и агенције за прикупљање података.
Organisation disseminating the data being reported.
Организација која дистрибуира податке који се пријављују.
Dissemination agency
The statistical unit is the object of a statistical survey and the bearer of statistical characteristics. Statistical units can also be categorised into basic statistical units, i.e. those for which data are collected (also known as observation units), and derived statistical units, i.e. those which are constructed during the statistical production process (also known as analytical units). A basic statistical unit is the most detailed level to which the obtained characteristics can be attached. Statistical units for economic statistics comprise the enterprise, enterprise group, kind-of-activity unit (KAU), local unit, establishment, homogeneous unit of production, etc. In other statistical domains, statistical units can include persons, households, geographical areas, events etc.
Статистичка јединица је објекат статистичког истраживања и носилац статистичких карактеристика. Статистичке јединице се могу класификовати и на основне статистичке јединице, односно оне за које се прикупљају подаци (такође познате као посматрачке јединице), и изведене статистичке јединице, односно оне које се конструишу током статистичког производног процеса (такође познате као аналитичке јединице). Основна статистичка јединица је најдетаљнији ниво на који се могу приложити прибављене карактеристике. Статистичке јединице за економску статистику обухватају предузеће, групу предузећа, јединицу врсте дјелатности (KAU), локалну јединицу, установу, хомогену јединицу производње, итд. У другим статистичким областима, статистичке јединице могу укључивати особе, домаћинства, географске области, догађаје итд.
Субјекат за који се траже информације и за који се у крајњем случају прикупља статистичка документација.
Entity for which information is sought and for which statistics are ultimately compiled.
Statistical unit
An artefact that links the Data Provider to the relevant Structure Usage (e.g. Dataflow Definition or Metadataflow Definition) for which the provider supplies data or metadata. The agreement may constrain the scope of the data or metadata that can be provided.
Повеzuje Data Provider са релевантном Структуром употребе (нпр. Dataflow Дефиниција или Metadataflow Дефиниција) за коју провајдер снабдева подацима или метаподацима. Споразум може ограничити обим података или метаподатака који се могу пружити.
Arrangement within which the information provider supplies data or metadata.
Уређење под којим информациони пружаоц испоручује податке или метаподатке.
Споразум о обезбеђивању података
Различни економски агрегати (нпр. БДП, инвестиције, потрошња домаћинстава) се израчунавају тако да се промене у номиналним вредностима могу поделити на фактор који одражава основне промене цена и фактор који одражава промене у обиму. Као резултат ове подвојености, може се стећи увид у то како се ти агрегати развијају након adjustment за промене цена. На пример, да би се измерио раст обима БДП-а и његових components, неопходно је уклонити ефекат промена цена из промена у номиналним вредностима, држећи цене „константним”, условно речено.
Various economic aggregates (e.g. GDP, investment, household consumption) are calculated so that changes in value terms can be divided up into a factor that reflects the underlying price changes and a factor which reflects the volume changes. As a result of this sub-division, one can get an idea of how these aggregates develop after adjustment for price changes. For example, in order to measure the volume growth of GDP and its components, it is therefore necessary to remove the effect of price changes from the changes in value, by keeping prices "constant" as it were.
Статистичка техника која се користи за уклањање ефеката утицаја цена који делују на низ података series.
Statistical technique used to remove the effects of price influences operating on a data series.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_PRICE_ADJUST
Price adjustment
This concept is used in the exchange of restricted data in cases where the sender explicitly allows subsequent forwarding of these data to other organisations.
Овај concept се користи у размени ограничених података у случајевима када шасилац изричито дозвољава накнадну прослеђеност ових података другим организацијама.
Confidentiality redistribution authorisation policy
Secondary recipient(s) to whom the sender allows the primary recipient to forward restricted data.
Споредни примаоци/прималачке/примаоца којима шасилац омогућава главном примаоцу/прималачки/примаоцу да проследи ограничене податке.
Confidentiality - redistribution authorisation policy
У SDMX шема организационих јединица обухвата раван или хијерархијску листу организационих јединица. Свака надлежна агенција може имати више шема организационих јединица, и може их немати. Идентитет организационе јединице је комбинација идентитета шеме организационих јединица (која укључује надлежну агенцију) у којој се налази и идентитета организационе јединице у тој шеми. Организациона јединица не игра директну улогу у подршци функционалности SDMX система, како је документовано у техничким стандардима (дотле док Агенција, Провајдер података, и Корисник података играју изразиту улогу). Стога, овај тип организације може играти било коју улогу и имати било какво понашање које је интерно за системе који је користе.
In SDMX an Organisation Unit Scheme comprises a flat or hierarchical list of Organisation Units. Each maintenance agency can have multiple Organisation Unit Schemes, and may have none. The identity of the Organisation Unit is a combination of the identity of the Organisation Unit Scheme (which includes the maintenance agency) in which it resides and the identity of the Organisation Unit in that scheme. The Organisation Unit plays no direct role in support of the functionality of SDMX systems as documented in the technical standards (whereas Agency, Data Provider, and Data Consumer do play a distinct role). Therefore, this type of organisation can play any role and have any behaviour that is internal to the systems that use it.
Одржана колекција Организационих Units.
Maintained collection of Organisation Units.
Organisation Unit Scheme
Контакт описује контакт тачке за податке или метаподатке, укључујући како доћи до контакт тачака.
"Contact" describes contact points for the data or metadata, including how to reach the contact points.
Individual or organisational contact points for the data or metadata.
Појединац или организација contact тачке контакта за податке или метаподатке.
Contact
Structural definitions of both data and reference metadata associate specific statistical concepts with their representations, whether textual, coded, etc. In SDMX these Concepts are taken from a "Concept Scheme" which is maintained by a specific Agency. Concept Schemes group a set of Concepts, provide their definitions and names. It is possible for a single Concept Scheme to be used both for data structures and metadata structures. A core Representation of each Concept can be specified (e.g. Codelist, or other Representations such as "date").
Структурне дефиниције и података и reference metadata асоцирају специфичне статистичке concepts са њиховим representations, било да су текстуални, кодирани, итд. У SDMX ови Concepts су преузети из „Concept Scheme” који одржава одређена Агенција. Concept Schemes групишу скуп Concepts, пружају њихове дефиниције и називе. Могуће је да се једна Concept Scheme користи и за структуре података и за структуре метаподатака. Једна основна Representation сваког Concept може бити специфицирана (нпр. Codelist, или друге Representations као што је „date”).
Скуп Concepts који се користе у Data Structure Definition или Metadata Structure Definition.
Set of Concepts that are used in a Data Structure Definition or Metadata Structure Definition.
Concept Scheme
Активност се може сматрати да се одвија када се комбинују ресурси као што су опрема, рад, производне технике или производи, што доводи до специфичне робе или услуга. Дакле, активност се карактерише уносом ресурса, производним процесом и излазом производа.
An activity can be said to take place when resources such as equipment, labour, manufacturing techniques or products are combined, leading to specific goods or services. Thus, an activity is characterised by an input of resources, a production process and an output of products.
Комбинација радњи која резултује производњом, дистрибуцијом и конзумирањем добара и услуга.
Combination of actions that result in the production, distribution and consumption of goods or services.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_ACTIVITY
Economic activity
Шифра у SDMX-у садржи идентификацију-ИД (шифру), као и назив и опис који сваки за себе или заједно могу да буду вишејезички.
The Code in SDMX contains the Id (the code), and a name and description either or both of which can be multi-lingual.
Језички независан скуп слова, бројева или симбола који представља концепт чије је значење описано природним језиком.
Language-independent set of letters, numbers or symbols that represent a Concept whose meaning is described in a natural language.
Шифра
The degree of urbanisation combines population size and population density thresholds to capture the full settlement hierarchy. It is applied in a two-step process: First, 1 km² grid cells are classified based on population density, contiguity and population size. Subsequently, local units are classified based on the type of grid cells their population resides in.
Степен урбанизације комбинује прагове величине популације и густине насељености како би обухватио пуну hierarchy. Примењује се у поступку у два корака: Прво, 1 km² мрежне ћелије се класификују на основу густине насељености, континуитета и величине популације. Након тога, локалне units се класификују на основу типа мрежних ћелија у којима се налази њихова популација.
Класификација целокупне територије земље у континуитету градског и руралног подручја.
Classification of the entire territory of a country along the urban-rural continuum.
Degree of urbanisation
Правовременост се односи на брзину доступности података, било за дистрибуцију или за даљу обраду, и мери се у односу на временски заостатак између краја референтног периода и објављивања података. Правовременост је кључни елемент квалитета података: адекватан правовременост одговара ситуацији у којој доносиоци политике могу да донесу информисане одлуке на време за постизање циљаних резултата. У оцени квалитета, правовременост се често повезује са пунктуалношћу, која се односи на временски заостатак између датума објављивања података и циљног датума објављеног у неком званичном календару објављивања.
Timeliness refers to the speed of data availability, whether for dissemination or for further processing, and it is measured with respect to the time lag between the end of the reference period and the release of data. Timeliness is a crucial element of data quality: adequate timeliness corresponds to a situation where policy-makers can take informed decisions in time for achieving the targeted results. In quality assessment, timeliness is often associated with punctuality, which refers to the time lag between the release date of data and the target date announced in some official release calendar.
Length of time between data availability and the event or phenomenon they describe.
Дужина времена између доступности података и догађаја или појаве коју они описују.
Timeliness
The concept is needed as two agencies might be compiling the exact same data but using different sources or concepts (the latter would be partially captured by the Dimensions). The provider ID may not be sufficient, as one provider could disseminate the data compiled by different compiling agencies.
Потребан је concept јер две агенције могу да прикупљају управо исте податке, али користе различите изворе или concepts (последње би делимично било обухваћено Dimensions). ИД пружаоца можда неће бити довољан, јер један пружалац може да дистрибуира податке које су прикупиле различите агенције за прикупљање података.
Организација која прикупља и/или обрађује податке који се пријављују.
Organisation collecting and/or elaborating the data being reported.
Compiling agency
За поруку са подацима или структурисану поруку, “тип акције” наводи акцију која ће бити предузета, на пример, прикључити нове податке, заменити или избрисати податке, као што се наводи у техничким спецификацијама.
The "Action type" specifies, for a data or a structure message, the action to be performed, e.g. append new data, replace or delete the data, as specified in the technical specifications.
Понашање које треба да предузме систем који обрађује информације садржане у SDMX поруци
Behaviour to be undertaken by a system processing the information contained in a SDMX message.
Тип акције
This metadata element indicates if and how the Data Set is accessible as micro-data (e.g. for researchers). Also the micro-data anonymisation rules should be described in short.
Овај елемент метаподатака указује да ли је и како Data Set доступан као микроподаци (на пример, за истраживаче). Такође, треба кратко описати правила анонимизације микроподатака.
Информације о томе да ли се микроподаци такође дистрибуирају.
Information on whether microdata are also disseminated.
Dissemination format - microdata access
Кључ Групе се изводи из димензионалности Series Key у сврху причвршћивања атрибута подацима attributes.
A Group Key is derived from the dimensionality of the Series Key for the purpose of attaching data attributes.
Скуп кључних вредности које чине делимични кључ.
Set of key values that comprise a partial key.
Group Key
Начин на који путници и/или роба могу бити превезени.
Way in which passengers and/or goods can be transported.
Mode of transport
Сезонска прилагођеност уклања ефекте догађаја који прате више-мање редован образац сваке године. Ови adjustments олакшавају посматрање цикличних и других несезонских кретања у низу series.
Seasonal adjustment removes the effects of events that follow a more or less regular pattern each year. These adjustments make it easier to observe the cyclical and other non-seasonal movements in a data series.
Statistical technique used to remove the effects of seasonal and calendar influences operating on a data series.
Статистичка техника која се користи за уклањање ефеката сезонских и календарских утицаја који делују на series.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_SEASONAL_ADJUST
Seasonal adjustment
Овај процес размене има ефекат смањења терета организације која шаље податке у вези са управљањем више јединствених bilateral exchanges статистике и/или метаподатака са неколико организација које примају податке. Ово је такође веома чест процес размене у статистичкој области, где заједнице националних и међународних института постижу договор о начинима постизања ефикасности у оквиру њихових колективних одговорности. Поред multilateral exchange, иницијатива SDMX идентификује још два основна облика размене статистике и метаподатака између организација, односно bilateral exchange и размену података.
This exchange process has the effect of reducing the burden of a sending organisation of managing multiple unique bilateral exchanges of statistics and / or metadata with several receiving organisations. This is also a very common exchange process in the statistical area, where communities of national and international institutes agree on ways to gain efficiencies within the scope of their collective responsibilities. Apart from multilateral exchange, the SDMX initiative identifies two other basic forms of exchange of statistics and metadata between organisations, i.e. bilateral exchange and data-sharing exchange.
Размена статистичких података и/или метаподатака између организације која шаље и неколико организација које примају за специфичан Dataflow где се све стране слажу око свих аспеката размене (укључујући механизам размене, формате, фреквенцију или распоред).
Exchange of statistics and / or metadata between a sending and several receiving organisations for a specific Dataflow where all parties agree on all aspects of the exchange (including the mechanism for exchange, the formats, the frequency or schedule).
Multilateral exchange
Persons of working age may be classified in a short reference period according to their labour force status as being employed, unemployed, or outside the labour force. The three main categories of labour force status are mutually exclusive and exhaustive. The labour force status of a person is established based on the activity principle, one hour-criterion and short reference period. While even during a short period, persons may be engaged in multiple activities, in the labour force status classification priority is given to 1-hour of employment over other activities; and to unemployment over outside the labour force. The latest international standards on this topic are contained in the Resolution concerning statistics of work, employment and labour underutilization adopted by the 19th International Conference of Labour Statisticians (ICLS) in 2013. The agency responsible for this topic is the International Labour Organization.
Особе радног age могу бити класификоване у кратком reference period према њиховом статусу радне снаге као запослене, незапослени или ван радне снаге. Три главне categories статуса радне снаге су међусобно искључујуће и исцрпне. Статус радне снаге особе се утврђује на основу принципа активности, критеријума од једног часа и кратког reference period. Чак и током кратког периода, особе могу бити ангажоване у више активности, али у класификацији статуса радне снаге classification приоритет има 1-сат запослености над другим активностима; и незапосленост над ван радном снагом. Најновији међународни стандарди о овој теми садржани су у Резолуцији о статистици рада, запослености и недовољене употребе радне снаге коју је усвојила 19та Међународна конференција статистичара рада (ICLS) 2013. године. Агенција одговорна за ову тему је Међународна организација рада.
Classification of the working age population based on the person's relation to the labour market in a short reference period.
Класификација age становништва у радном узрасту на основу односа особе према тржишту рада у кратком reference period.
Labour force status
This metadata element provides a description of and link to the online database where the data are available, with a summary identification of domain names as released on the website, as well as the related access conditions.
Овај метаподатак пружа опис и везу до онлајн базе података где су подаци доступни, са резимеом идентификације назива домена објављених на веб сајту, као и повезаним условима приступа.
Dissemination format for online database
Information about online databases in which the disseminated data can be accessed.
Информације о онлајн базама података у којима се објављени подаци могу приступити.
Dissemination format - online database
The glossary is implemented as a concept set, enriched with lexical notes, cross-references, comments, examples, and semantic relationships between terms. While not intended to cover the full range of statistical terminology, the glossary focuses on terms central to metadata design and the implementation of SDMX-based exchange frameworks. As part of the Interoperability Basis initiative, we carried out substantial semantic enrichment of the glossary. This included: Introducing formal semantic links between terms using SKOS and DCTERMS Aligning glossary entries with the concept scheme from the SDMX Content-Oriented Guidelines (2009), ensuring skos:exactMatch where applicable Enhancing the glossary's internal coherence and machine-readability to support integration into linked data environments This enrichment strengthens the glossary’s role as a semantic backbone for SDMX metadata systems and improves its interoperability across platforms and statistical domains. This glossary is based on version 2.1, represented in HTML format, but not available in a machine-readable form and not integrated into the Registry. This version supports "Cross-domain concepts", which in the SDMX framework are Concepts relevant to several, if not all, statistical domains. SDMX recommends the use of these concepts, whenever feasible, in SDMX data and metadata structures and messages in order to promote re-usability and exchange of statistical information and their related metadata between organisations. Whenever used, these Concepts should conform to the specified names, ID, Representations and Codelists defined in the SDMX Content-Oriented Guidelines. Cross-Domain Concepts (CDCs) are useful for exchanging data and metadata between multiple agencies and statistical subject-matter domains. The CDCs, if adhered to by international organisations and national institutions, promote the: efficient and automated exchange of data and related structural and reference metadata by interlinking statistical information systems of organisations, in spite of technological or linguistic differences that might exist between them from their internal perspectives; exchange of consistent metadata that can be used by different international organisations and national and regional data-producing agencies to compare concepts and practices; re-usability of exchange messages from an institution to other institutions, thereby reducing the overall data and metadata reporting burden. We look forward to a revised and comprehensive glossary as part of SDMX version 3, and will carry out a review of sources once such an update becomes available.
The SDMX Glossary is an SDMX guideline containing concepts and related definitions that are useful for building and understanding data and metadata exchange arrangements based on SDMX. The Glossary provides definition of terms found in the SDMX Information Model, Data Structure Definitions (DSDs), and Metadata Structure Definitions (MSDs) at the time of the present release. It is recommended as a single entry point to a common SDMX terminology to be used in order to facilitate communication and understanding of the standard.
Број факса контакт особе за податке или метаподатке.
Fax number of the contact points for the data or metadata.
Contact fax number
ЦСВ је широко распрострањен, стандардизован и једноставан формат за размену података који подржавају многа аналитичка и статистичка софтверска решења. Стога је најприкладнији за сврхе општег објављивања података. Али нуди и јасне предности у посебним случајевима везаним за прикупљање података и системску интеграцију, посебно када су укључена решења спољашњих база података, као што су релационе базе података. SDMX-CSV формат поруке подржава SDMX 2.1 Информациони модел и ради заједно са SDMX 2.1 RESTful Web Services API-јем за претраживање података. SDMX-CSV формат се може преносити са веб сервиса који га подржава како би се ограничио износ серверских ресурса.
CSV is a widely used standardised and simple format to exchange data supported by many analytical and statistical software solutions. It is thus the most appropriate for general public data dissemination purposes. But it also offers clear advantages in special use cases linked to data collection and to system integration especially when third party database solutions are involved, such as relational databases. The SDMX-CSV Data Message format supports the SDMX 2.1 Information Model and works together with the SDMX 2.1 RESTful Web Services API for data queries. The SDMX-CSV format is streamable from a supporting web service in order to limit the amount of server resources.
Формат порука за размену података заснован на вредностима одвојеним запетама (CSV) дизајниран за и стога реагује на главни случај коришћења јавне дистрибуције података. У потпуности поштује спецификацију RFC 4180 (Уобичајени формат и MIME тип за CSV датотеке).
Comma-Separated Values (CSV) based data exchange message format designed for and therefore responding to the main use case of public data dissemination. It fully respects the RFC 4180 specification (Common Format and MIME Type for CSV Files).
SDMX-CSV
In SDMX the Agency Scheme contains a non-hierarchic list of maintenance agencies. Each maintenance agency can have a single Agency Scheme, and may have none. The agencies in the Agency Scheme are deemed to be sub agencies of the maintenance agency of the scheme in which they reside. The top-level Agency Scheme is the scheme for which SDMX is the maintenance agency (SDMX Agency Scheme), and every Agency in every Agency Scheme must be related directly or indirectly via intervening Agency Schemes, to an Agency registered in the SDMX Agency Scheme. In this way each Agency can be identified uniquely by the combination of Agencies in the path from the SDMX Agency Scheme to the Agency Scheme in which it resides, plus its own identity in that scheme.
У SDMX-у, шема агенција садржи нехијерархијску листу агенција за вођење. Свака агенција за вођење може да има једну шему агенција или може да нема ниједну. Сматра се да су агенције у шеми агенција под-агенције агенције за вођење шеме у којој се налазе. Врхунска шема агенција јесте шема за коју је SDMX агенција за вођење (шема агенција SDMX-а), а свака агенција у свакој шеми агенција мора да буде повезана директно или индиректно путем интервенишућих шема агенција, са агенцијом која је регистрована у шеми агенција SDMX-а. На тај начин свака агенција може јединствено да се идентификује путем комбинације агенција на путу од шеме агенција SDMX-а до шеме агенција у којој се налази, плус њен сопствени идентитет у тој шхеми.
Maintained collection of maintenance agencies.
Одржавана збирка агенција за вођење.
Шема агенција
This metadata element refers to descriptions of the types of prices used to value flows and stocks, or other units of measurements used for recording the phenomena being observed; the time of recording of the flows and stocks or the time of recording of other phenomena that are measured, including the reference period employed; and the grossing/netting procedures that are used. Accounting conventions may refer to whether the data are recorded on a cash/accrual or mixed accounting basis, the time of their recording and the reference period (fiscal or calendar year) employed. The description could also include how consistent the practices used are with internationally accepted standards - such as the Balance of Payments Manual (BPM) or the System of National Accounts (SNA) - or good practices.
Practical procedures, standards and other aspects used when compiling data from diverse sources under a common methodological framework.
Агрегација, као што је број несрећа, укупни приход или жене у парламенту, сама по себи није индикатор за поређење међу земљама, јер нису компатибилни између популација. Међутим, ако се примени трансформација како би се подаци учинили компатибилним, на пример, број несрећа на хиљаду становника, просечни приход или жене у парламенту као проценат од укупног броја, резултат испуњава критеријуме за индикатор. Индикатори се могу користити за откривање релативних позиција и/или показивање позитивних или негативних промена. У SDMX моделирању података, моделer може типично да разложи постојеће статистичке индикаторе (на пример, из постојећег оквира размене) у стандардне, нормализоване concepts као што су Unit of Measure и друге карактеристике. Пример је да се узме индикатор Просечне недељне зараде и разложи га на следеће concepts укључујући Measure и његове пратеће concepts: Measure: Стопа зараде; Unit of Measure: Currency по особи; Операција агрегације: Средња вредност; Индикатор период: Недељни. Термини "Measure" и "Статистички индикатор" се често користе наизменично, стога постојеће употребе ових термина могу да се разликују од дефиниција овде наведених.
An aggregation such as the number of accidents, total income or female members of parliament, are not in themselves indicators for comparison across countries, as they are not comparable between populations. However, if a transformation is applied to make the data comparable, e.g. number of accidents per thousand of population, average income, or female members of parliament as a percentage of the total, the result meets the criteria for an indicator. Indicators can be used to reveal relative positions and/or show positive or negative change. In an SDMX data modelling exercise, the modeller may typically decompose existing statistical indicators (say, from an existing exchange framework) into standard, normalised concepts such as Unit of Measure and other characteristics. An example is to take an indicator of Average weekly wage rate, and decompose it into the following concepts including Measure and its ancillary concepts: Measure: Wage rate; Unit of Measure: Currency per person; Aggregation operation: Mean; Indicator period: Weekly. The terms "Measure" and "Statistical indicator" have often been used interchangeably, therefore the existing uses of the terms may differ from the definitions described here.
Елемент података који представља статистичке податке за скуп карактеристика, од којих један омогућава значајне поређења података.
Data element that represents statistical data for a set of characteristics, one of which allows for meaningful comparisons of the data.
Statistical indicator
The categories at each level of the classification structure must be mutually exclusive and jointly exhaustive of all objects/units in the population of interest. They are defined with reference to one or more characteristics of a particular population of units of observation. A statistical classification may have a flat, linear structure or may be hierarchically structured, such that all categories at lower levels are sub-categories of categories at the next level up.
Категорије categories на сваком нивоу структуре класификације морају бити међусобно искључиве и заједнички исцрпне за све објекте/јединице units у популацији од интереса. Дефинисане су у односу на једну или више карактеристика одређене популације јединица units посматрања. Статистичка класификација може имати раван, линеарну структуру или може бити хијерархијски структурисана, тако да све категорије categories на нижим нивоима су подкатегорије categories категорије categories на следећем нивоу .
Скуп категорија (у смислу Општег статистичког информационог модела) које се могу доделити једној или више променљивих регистрованих у статистичким анкетама или административним евиденцијама, и које се користе у производњи и ширењу статистике.
Set of categories (in the Generic Statistical Information Model sense) which may be assigned to one or more variables registered in statistical surveys or administrative files, and used in the production and dissemination of statistics.
Statistical classification
„Observation Value“ је поље које садржи податке.
"Observation Value" is the field which holds the data.
Value of a particular variable.
Вредност одређене variable.
Recommended representation: AlphaNumeric
Observation Value
In statistical agencies the domain manager is often asked to certify that the metadata are checked and updated at regular time intervals. The date of the latest certification is to be retained. Such a certification can also be done if the contents of the metadata file have not been amended. The concept is relevant for metadata reporting from countries to international organisations within metadata standards initiatives.
У статистичким агенцијама, од менаџера домена се често тражи да сертификује да су метаподаци проверени и ажурирани у редовним временским интервалима. Датум последње сертификације треба задржати. Таква сертификација се може извршити и ако нису промењени садржај метаподататачке датотеке. concept је релевантан за извештавање метаподацима од држава до међународних организација у оквиру иницијатива за стандарде метаподацима.
Датум последње сертификације како би се потврдило да су метаподаци објављени и да су и даље актуелни, чак и ако садржај није мењан.
Date of the latest certification to confirm that the metadata posted are still up-to-date, even if the content has not been amended.
Metadata update - last certified
"Title complement" is an additional name to "Title" describing a statistical object. In SDMX, a title complement can be referred, for example, to a time series as a "time series title complement", or to an Observation as an "observation title complement". This concept may be used several times in a DSD by suffixing the ID corresponding to the attachment level, e.g. TITLE_COMPL_TS (series level), or TITLE_COMPL_OBS (observation level).
„Надградња назива" је додатни назив за „Title” који описује статистички објекат. У SDMX, надградња назива може да се односи, на пример, на временски низ као на „временски низ надградња назива”, или на Опсервацију као на „опсервација надградња назива”. Овај концепт може се користити више пута у DSD додавањем ИД-а који одговара нивоу прилога, на пример TITLE_COMPL_TS (временски низ level), или TITLE_COMPL_OBS (опсервација level).
Детаљна текстуална ознака која се користи за означавање статистичког објекта.
Detailed textual label used to refer to a statistical object.
Title complement
Data are protected by confidentiality in cases where unauthorised disclosure could be prejudicial or harmful to the interest of the source or other relevant parties. For instance, data allowing the identification of a physical or legal person, either directly or indirectly, may be characterised as confidential according to the relevant national or international legislation. Unauthorised disclosure of data that are restricted or confidential is not permitted and even legislative measures or other formal provisions may be used to prevent disclosure. Often, there are procedures in place to prevent disclosure of restricted or confidential data, including rules applying to staff, aggregation rules when disseminating data, provision of unit records, etc.
Подаци су заштићени кроз конфиденцијалност у случајевима када би неовлашћено откривање могло да буде штетно или корисно за интересе извора или других релевантних страна. На пример, подаци који омогућавају идентификацију физичког или правног лица, директно или индиректно, могу бити окарактерисани као поверљиви у складу са релевантним националним или међународним законодавством. Неовлашћено откривање података који су ограничени или поверљиви није дозвољено и чак могу бити коришћене законске мере или друге формалне одредбе како би се спречило откривање. Често постоје процедуре за спречавање откривања ограничених или поверљивих података, укључујући правила која се примењују на особље, правила агрегације приликом објављивања података, обезбеђивање јединице записа, итд.
Property of data indicating whether they are subject to dissemination restrictions.
Освојство података које указује да ли су подложна ограничењима у дистрибуцији.
Confidentiality
Structural metadata are needed to identify, use, and process data matrixes and data cubes, e.g. names of columns or dimensions of statistical cubes. Structural metadata must be associated with the statistical data and reference metadata, otherwise it becomes impossible to identify, retrieve and navigate the data or reference metadata. In SDMX structural metadata are not limited to describing the structure of data and reference metadata. The structural metadata in SDMX include many of the other constructs to be found in the SDMX Information Model including data discovery, data and metadata constraints (used for both data validation and data discovery), data and structure mapping, data and metadata reporting, statistical processes,
Structural metadata are needed to identify, use, and process data matrixes and data cubes, e.g. names of columns or Dimensions of statistical cubes. Structural metadata must be associated with the statistical data and reference metadata, otherwise it becomes impossible to identify, retrieve and navigate the data or reference metadata. In SDMX structural metadata are not limited to describing the structure of data and reference metadata. The structural metadata in SDMX include many of the other constructs to be found in the SDMX Information Model including data discovery, data and metadata Constraints (used for both data validation and data discovery), data and structure mapping, data and metadata reporting, statistical processes.
Metadata that identify and describe data and reference metadata.
Структурни метаподаци
Тачност статистичких информација представља степен до којег информације исправно описују појаве. Обично се описује у смислу грешке у статистичким проценама и често се разлаже на компоненте пристрасност (систематска грешка) и варијанса (насумична грешка). Тачност може да се изрази или као мере тачности (нумерички резултати метода за процењивање тачности података) или као квалитативни показатељи процене. Такође може да се опише и у смислу великих извора грешака које потенцијално узрокују нетачност (нпр., обухват, узорковање, недавање одговора, грешка у одговорима). Тачност је повезана са „поузданошћу“ података, што се дефинише као близина почетне процењене вредности у односу на касније процењену вредност.
The accuracy of statistical information is the degree to which the information correctly describes the phenomena it was designed to measure. It is usually characterised in terms of error in statistical estimates and is often decomposed into bias (systematic error) and variance (random error) components. Accuracy can be expressed as either measures of accuracy (numerical results of the methods for assessing the accuracy of data) or qualitative assessment indicators. It may also be described in terms of the major sources of error that potentially cause inaccuracy (e.g. accuracy is associated with the "reliability" of the data, which is defined as the closeness of the initial estimated value to the subsequent estimated value).
Близина израчунавања или процена у односу на непознате егзактне или истинске вредности које статистика има намеру да мери.
Closeness of computations or estimates to the unknown exact or true values that the statistics were intended to measure.-
Тачност
Скуп послова чији су главни задаци и дужности карактерисани високим степеном сродности чини occupation.
A set of jobs whose main tasks and duties are characterised by a high degree of similarity constitutes an occupation.
Скуп задатака и дужности које особа обавља, или треба да обавља, за послодавца или у свом својству.
Set of tasks and duties performed, or meant to be performed, by one person, including for an employer or in self-employment
Job
An advance release calendar is the schedule for release of data, which are publicly disseminated so as to provide prior notice of the precise release dates on which a national statistical agency, other national agency, or international organisation undertakes to release specified statistical information to the public. Such information may be provided for statistical releases in the coming week, month, quarter or year.
Календар предвиђеног објављивања је распоред објављивања података који се јавно објављује како би се пружила претходна обавештења о прецизним датумима објављивања на којима национална статистичка агенција, друга национална агенција или међународна организација преузима обавезу да објави одређене статистичке информације јавности. Такве информације могу бити достављене за статистичке објаве у наредној недељи, месецу, кварталу или години.
Schedule of statistical release dates.
Распоред датума објављивања статистичких података.
Release policy - release calendar
Овај елемент метаподатака обухвата саопштења за штампу или друге сличне објаве повезане са подацима или метаподацима.
This metadata element covers press releases or other kind of similar releases linked to data or metadata.
Регуларна или повремена саопштења за штампу повезана са подацима.
Regular or ad hoc press releases linked to the data.
Dissemination format - news release
Анализа кости-користи, ефикасност спровођења средњорочних статистичких програма и обезбеђивање ефикасне употребе ресурса.
Cost-benefit analysis, effectiveness of execution of medium term statistical programmes, and ensuring efficient use of resources.
Cost and burden - efficiency management
Monetary denomination of the object being measured.
Номинална вредност објекта који се мери.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_CURRENCY
Currency
This metadata element is used to describe the rules applied when treating the data with regard to statistical confidentiality (e.g. controlled rounding, cell suppression, aggregation of disclosive information, aggregation rules on aggregated confidential data, primary confidentiality with regard to single data values, etc.).
Овај метаподатак се користи за описивање правила која се примењују при обради података у вези са статистичком confidentiality (нпр. контролисано округливање, потискивање ћелија, агрегација информација које откривају податке, правила агрегације на агрегираним поверљивим подацима, примарна confidentiality у вези са појединачним вредностима података, итд.).
Rules applied for treating the Data Set to ensure that private information from individual units cannot be accessed and to prevent unauthorised disclosure.
Правила која се примењују на Data Set како би се осигурало да се до приватних информација појединачних units не може приступити и да би се спречило неовлашћено обелодањивање.
Confidentiality - data treatment
"Sector" is a specific term used in the United Nations System of National Accounts (SNA) to denote one of the mutually exclusive institutional sectors that group together institutional units on the basis of their principal functions, behaviour and objectives: nonfinancial corporations, financial corporations, general government, non-profit institutions serving households (NPISHs), and households. A sector can be a subgroup of an economic activity - as in "coal mining sector" - or a group of economic activities - as in "service sector" - or a cross-section of a group of economic activities - as in "informal sector".
„Сектор“ је специфичан термин који се користи у Систему националних рачуна Уједињених нација (SNA) за означавање једног од међусобно искључивих институционалних сектори који груписују институционалне јединице на основу њихових главних функција, понашања и циљева: нефинансијска предузећа, финансијска предузећа, општа влада, непрофитне институције које служе домаћинствима (NPISHs) и домаћинства. Сектор може бити подгрупа економске активности – као у „сектору копања угља“ – или група економских активности – као у „сектору услуга“ – или попречни пресек групе економских активности – као у „неформалном сектору“.
Classification of statistical entities engaged in similar kinds of activities.
Класификација статистичких јединица које се баве сличним врстама активности.
Sector
This metadata element describes the time period(s) covered by the data set. The time period covered can be indicated as a time interval, e.g. "1985 to 2006" for annual time series data, or as several intervals or values of time.
Овај елемент метаподатака описује временски период које покрива скуп података. Покривени временски период може бити наведен као временски интервал, на пример „1985. до 2006. године“ за годишње временске низе податке, или као више интервала или вредности времена.
Period of time for which data are provided.
Период времена за који се пружају подаци.
Time coverage
Област техничке одговорности контакта, као што су „методологија“, „управљање базама података“ или „ширење“.
Area of technical responsibility of the contact, such as "methodology", "database management" or "dissemination".
Contact person function
This specifies the valid format for a non-enumerated domain for a Component.
Ово наводи важећи формат за небројану област за Component.
Format specification of a Component's content when reported in a Data or Metadata Set.
Формат спецификације садржаја Component када се пријављује у Скупу података или Metadata Set.
Facet
Грешке услед непотпуних одговора настају услед немогућности прикупљања комплетних информација о свим units у одабраном узорку. Ово се назива „неодговор статистичке јединице“ и „неодговор ставке“. Грешке услед непотпуних одговора утичу на резултате анкете на два начина. Прво, смањење величине узорка или количине прикупљених информација као одговор на одређено питање доводи до већих стандардних грешака. Друго, и можда важније, уводи се пристрасност у мери у којој се не-одговорници разликују од одговорника унутар одабраног узорка. Грешке услед непотпуних одговора се одређују прикупљањем било које или свих следећих информација: стопа одговора units, стопа одговора units са потежањима, стопа одговора ставки, стопа coverage ставки, стопа одбијања, расподела разлога за не-одговор, поређење података кроз контакте, веза са административним подацима за не-одговорнике, процена пристрасности не-одговора.
Non-response errors result from a failure to collect complete information on all units in the selected sample. These are known as "unit non-response" and "item non-response". Non-response errors affect survey results in two ways. First, the decrease in sample size or in the amount of information collected in response to a particular question results in larger standard errors. Second, and perhaps more important, a bias is introduced to the extent that non-respondents differ from respondents within a selected sample. Non-response errors are determined by collecting any or all of the following: unit response rate, weighted unit response rate, item response rate, item coverage rate, refusal rate, distribution of reason for non-response, comparison of data across contacts, link to administrative data for non- respondents, estimate of non-response bias.
Грешка која се јавља када анкета не добије одговор на једно, или могуће на сва, питања.
Error that occurs when the survey fails to get a response to one, or possibly all, of the questions.
Non-response error
Захтев за брзу промену може да покрене било која од организација у ownership group. Само промене које не нарушавају компатибилност уназад могу бити издате као брза промена. Брзе промене прате исти процес управљања променама као и нормалне промене, али се примењују одмах по одобрењу и не морају чекати следећи годишњи циклус одржавања.
A fast-track change request can be triggered by any of the organisations in the ownership group. Only changes not breaking backwards compatibility can be issued as fast-track. Fast-track changes follow the same change management process as normal changes but are applied with immediate effect if approved and do not need to wait until the next annual maintenance cycle.
Procedure followed to update at short notice an SDMX artefact.
Поступак који се прати како би се у кратком року ажурирао SDMX artefact.
Fast-track change
At an abstract level, a Concept is defined in the Generic Statistical Information Model (GSIM) as a "unit of thought differentiated by characteristics". Concepts are used in different ways throughout the statistical lifecycle, and each role of a Concept is described using different information objects (which are subtypes of Concept). A Concept can be used in these situations: (a) As a characteristic. The Concept is used by a Variable to describe the particular characteristic that is to be measured about a Population. For example, to measure the Concept of gender in a population of adults in Spain, the Variable combines this Concept with the Unit Type "person". (b) As a Unit Type or a Population. To describe the set of objects that information is to be obtained about in a statistical survey. For example, the Population of adults in the Netherlands based on the Unit Type of persons. (c) As a Category to further define details about a Concept. For example, Male and Female for the Concept of Gender. Codes can be linked to a Category via a Node (i.e. a Code Item or Classification Item), for use within a Codelist or Statistical Classification. In SDMX the Concept can be given a core Representation such as a reference to a Codelist for an enumerated Representation or other values such as "integer" or "string" for a non-enumerated Representation. This Representation can be overridden in the data structure when the Concept is used as a Dimension or Attribute. A Concept with a core Representation could be regarded as a represented variable.
На апстрактном нивоу, концепт је у Generic Statistical Information Model (GSIM) дефинисан као "јединица мишљења која се разликује по карактеристикама". Концепти се користе на различите начине током статистичког животног циклуса, и свака улога концепта описана је коришћењем различитих информационих објеката (који су подтипови концепта). Концепт може бити коришћен у следећим ситуацијама: (а) Као карактеристика. Концепт се користи од стране варијабле да опише специфичну карактеристику која се мери над популацијом. На пример, да би се измерио концепт пола у популацији одраслих у Шпанији, варијабла комбинује овај концепт са типом јединице "особа". (б) Као тип јединице или популација. Концепт се користи за опис скупа објеката о којима је потребно прикупити информације у статистичком истраживању. На пример, популација одраслих у Холандији, заснована на типу јединице особа. (в) Као категорија, за додатно дефинсање детаља концепта. На пример, мушки и женски за концепт пола. Шифре могу бити повезане са категоријом преко Node (нпр. ставка шифра или ставка класификација ), за коришћење унутар шифарника или статистичке класификације. In SDMX-у концепт може имати основну репрезентацију као референца на шифарник за енумерисану репрезентацију или типове вредности као што су "цео број" или "стринг" за неенумерисану репрезентацију. Ова репрезентација може бити редефинисанау структури података када се концепт користи као димензија или атрибут. Концепт са основном репрезентацијом може се посматрати као представљеном варијаблом.
Јединица мишљења настала јединственом комбинацијом карактеристика.
Unit of thought created by a unique combination of characteristics.
Концепт
Организација може да има више организационих улога. У SDMX Information Model тренутно су идентификоване три улоге: Data Provider; Data Consumer; Maintenance Agency. Data Consumer је релевантан за дистрибуцију података и reference metadata. Такви системи могу захтевати контролу приступа. Data Consumer може бити повезан са Dataflows и Metadataflows преко Provision Agreement што омогућава систему дистрибуције да валидира који потрошачи имају приступ којим подацима и reference metadata.
An organisation can play a number of organisation roles. In the SDMX Information Model three roles are identified at present: Data Provider; Data Consumer; Maintenance Agency. The Data Consumer is relevant for data and reference metadata dissemination. Such systems may require access control. The Data Consumer can be linked to the Dataflows and Metadataflows via a Provision Agreement thus enabling a dissemination system to validate which consumers have access to which data and reference metadata.
Субјекат који користи податке.
Data Consumer
Глобални регистар SDMX има могућност да пошаље Обавештење поруку или путем електронске поште или као SDMX поруку на УРЛ сервиса који ће обрадити Обавештење. Слање Обавештења покреће догађај у регистру који утиче на структурне метаподатке објекат у регистру, као што је промена Коделиста, брисање Коделиста, или додавање новог Коделиста. Обавештење се креира само ако постоји једна или више Претплата за предметни објекат и шаље се само на адресу електронске поште и УРЛ-ове наведене у Претплата.
The SDMX Global Registry has the ability to send a Notification message either by means of an e-mail or by an SDMX message to a URL of a service that will process the Notification. The sending of a Notification is triggered by an event in the registry that affects a structural metadata object in the registry, such as a change to a Codelist, a deletion of a Codelist, or the addition of a new Codelist. The Notification is only created if there is one or more Subscriptions held for the object in question and it is sent only to the email addresses and URLs specified in the Subscriptions.
Информација послата особи или апликацији као резултат догађаја у SDMX registry.
Information sent to a person or application as a result of an event in an SDMX registry.
Notification
Сектор је подељен на под-секторе према критеријумима релевантним за тај сектор; то омогућава прецизније описивање економског понашања јединица. Институционални сектори комбинују институционалне јединице са у основи сличним карактеристикама и понашањем: домаћинства и непрофитне институције које опслужују домаћинства (НПИСХ), нефинансијска предузећа, финансијска предузећа и влада. Трансакције са нерезидентима и финансијски захтеви резидента према нерезидентима, или обрнуто, евидентирају се у рачуну „остатак света“.
A sector is divided into sub-sectors according to the criteria relevant to that sector; this permits a more precise description of the economic behaviour of the units. The institutional sectors combine institutional units with broadly similar characteristics and behaviour: households and non-profit institutions serving households (NPISHs), non-financial corporations, financial corporations, and the government. Transactions with non-residents and the financial claims of residents on non-residents, or vice versa, are recorded in the "rest of the world" account.
Aggregation of institutional units on the basis of the type of producer and depending on their principal activity and function, which are considered to be indicative of their economic behaviour.
Агрегација јединица институција на основу типа произвођача и у зависности од њихове главне активности и функције, које се сматрају индикативним за њихово економско понашање.
Institutional sector
MSD дефинише референтне метаподатке који треба да се прикупе или да се размене тако што се наведу тражени концепти, у каквом су односу они једни према другима, њихова презентациона структура и којим објектима они треба да буду прикачени.
An MSD defines the reference metadata to be collected or reported by specifying the concepts required, how these relate to each other, their presentational structure and to which objects they are to be attached.
Specification of the allowed content of a Metadata Set in terms of attributes for which content is to be provided and to which type of object the metadata pertain.
Спецификација дозвољеног садржаја скупа метаподатака у смислу атрибута за које ће садржај да буде дат и на које се тип објекта метаподаци односе.
Дефиниција структуре метаподатака, MSD
Прелиминарни подаци се ревидирају када постану доступнији и квалитетнији изворни подаци, или услед промене у методологији. „Data revision“ описује политику и праксу за идентификацију статуса ревизије података, као и доступност студија и анализа ревизија.
Preliminary data are revised when more and better source data become available, or due to a change in methodology. "Data revision" describes the policy and practice for identifying the revision status of the data, as well as the availability of revision studies and analyses.
Change in a value of a statistic released to the public.
Промена вредности статистичког податка објављеног јавности.
Data revision
The date of the metadata update may refer to the update of a whole Metadata Set or to the update of any single metadata item. The update can refer to the file update (with or without change in the content) or to the date on which the metadata have been posted on the web.
Датум ажурирања метаподатака може да се односи на ажурирање целокупног Metadata Set или на ажурирање било које појединачне ставке метаподатака. Ажурирање може да се односи на ажурирање датотеке (са или без промене у садржају) или на датум на који су метаподаци објављени на вебу.
Date on which the metadata element was created or modified.
Датум на који је елемент метаподатака креиран или модификован.
Metadata update
Агенција за одржавање је одговорна за сва административна и оперативна питања у вези са artefact или скупом artefacts. То је контактна тачка за све заинтересоване стране за сва питања у вези са artefact за које је одговорна. Агенција за одржавање није тело за доношење одлука. Одлуке се доносе заједнички од стране власника artefact. Сваки идентификовани SDMX artefact мора имати једну агенцију за одржавање (иако агенција за одржавање заправо може да се састоји од неколико организација или тела), директно (као што су Codelist или Data Structure Definition) или преко контејнера у којем се одржава, као што су code (одржани artefact је Codelist) или Dimension (одржани artefact је Data Structure Definition).
The maintenance agency is responsible for all administrative and operational issues relating to an artefact or set of artefacts. It is the point of contact for all stakeholders for all issues related to the artefact(s) under its responsibility. The maintenance agency is not a decision-making body. Decisions are made collaboratively among the owners of the artefact. Each identifiable SDMX artefact must have a single maintenance agency (though the maintenance agency could actually consist of several organisations or bodies), either directly (such as Codelist or a Data Structure Definition) or via the container in which it is maintained such as a code (maintained artefact is a Codelist) or a Dimension (maintained artefact is a Data Structure Definition).
Organisation or other expert body responsible for the operational maintenance of commonly used metadata artefacts.
Организација или друго стручно тело одговорно за оперативно одржавање уобичајених метаподатака artefacts.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_AGENCY
Maintenance agency
Telephone number of the contact points for the data or metadata.
Телефонски број контактне тачке за податке или метаподатке.
Contact phone number
Codelist у SDMX може бити хијерархијски, али је способан да се обради као раван списак, јер сваки Code може имати само једног родитеља code. Хијерархијски Codelist (HCL) је способан да има више hierarchies и може имати формалне Нивое. Codes који се користе у HCL изведени су из једног или више Codelists, стога HCL може да комбинује Codes из више Codelists и дефинише hierarchies из ових Codes. На пример, додајући географске codes као што су континенти или региони.
The Codelist in SDMX can be hierarchical but it is capable of being processed as flat list as each Code can have only one parent code. A Hierarchical Codelist (HCL) is able to have multiple hierarchies and can have formal Levels. The Codes used in an HCL are derived from one or more Codelists therefore an HCL can combine Codes from multiple Codelists and define hierarchies from these Codes. For example, adding geographic codes such as continents or regions.
Организована колекција Codes која може бити део многих односа родитељ-дете са другим Codes у шеми, како је дефинисано једном или више hierarchies шеме.
Organised collection of Codes that may be part of many parent/child relationships with other Codes in the scheme, as defined by one or more hierarchies of the scheme.
Hierarchical Codelist
In data messages, a comment may be defined as an Attribute and can contain a descriptive text which can be attached to any construct specified in the Attribute Relationship. In Metadata Sets a comment can be attached to any object in the SDMX Information Model that can be identified (known as an "Identifiable Artefact" in the model). For example Agency, Provision Agreement, Dataflow, Code, Concept. In both of these types of messages the relevant Concept (e.g. COMMENT) must be declared in the structure definition (Data Structure Definition or Metadata Structure Definition) together with the object to which it is allowed to be attached in the Data Set or Metadata Set. Note that in a data structure (version 2.1 onwards) it is possible to define the "Attribute Relationship" of any Concept used as an Attribute to more than one of Data Set, group, series, observation. This is not possible using version 2.0. In version 2.0 it is necessary to declare multiple Concepts (e.g. COMMENT_TS, COMMENT_OBS) to achieve this.
У подацима, коментар може бити дефинисан као Attribute и може садржати описни текст који се може приложити било којој конструкцији наведеној у Attribute Relationship. У Metadata Sets коментар може бити приложен било којем објекту у SDMX Information Model који се може идентификовати (познат као „Identifiable Artefact” у моделу). На пример, Агенција, Provision Agreement, Dataflow, Code, Concept. У оба типа порука, релевантни Concept (нпр. COMMENT) мора бити декларисан у дефиницији структуре (Data Structure Definition или Metadata Structure Definition) заједно са објектом коме се може приложити у Data Set или Metadata Set. Имајте у виду да је у структури података (version 2.1 и касније) могуће дефинисати „Attribute Relationship” било ког Concept који се користи као Attribute за више од једног Data Set, групе, series, опажања. Ово није могуће коришћењем version 2.0. У version 2.0 неопходно је декларисати више Concepts (нпр. COMMENT_TS, COMMENT_OBS) да би се то постигло.
Описни текст који се може приложити подацима или метаподацима.
Descriptive text which can be attached to data or metadata.
Comment
The frequencies with which data are released, which could be different from the frequency of data collection.
Учесталост објављивања података, која може бити различита од frequency of data collection.
Time interval at which the statistics are disseminated over a given time period.
Интервал времена у коме се статистички подаци објављују током одређеног time period.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_FREQ
Frequency of dissemination
Овај елемент метаподатака користи се за описивање разлика у статистичким резултатима израчунатим на основу различитих статистичких области, или анкета заснованих на различитим методологијама (нпр. између годишње и краткорочне статистике или између социјалне статистике и националних рачуна).
This metadata element is used to describe the differences in the statistical results calculated on the basis of different statistical domains, or surveys based on different methodologies (e.g. between annual and short-term statistics or between social statistics and national accounts).
Extent to which statistics are reconcilable with those obtained through other Data Sources or statistical domains.
Степен у којем су статистички подаци усклађени са онима добијеним преко других Data Sources или statistical domains.
Coherence - cross domain
Упоредивост има за циљ мерење утицаја разлика у примењеним статистичким концептима и дефиницијама на поређење статистике између географских подручја, негеографских димензија, или током времена. Упоредивост статистике, односно њихова корисност у извлачењу поређења и контраста међу различитим популацијама, је комплексан концепт, тешко процењив у прецизним или апсолутним условима. Уопштено говорећи, то значи да се статистике за различите популације могу легитимно агрегирати, поредити и тумачити у вези једна са другом или у односу на неку заједничку стандардну референцу. Метаподаци морају преносити такве информације које ће помоћи било којој заинтересованој страни у процени упоредивости података, која је резултат мноштва фактора. У неким осигурању квалитета оквирима, на пример Европског кодекса праксе за статистику, упоредивост је строго повезана са кохерентношћу статистике.
Comparability aims at measuring the impact of differences in applied statistical concepts and definitions on the comparison of statistics between geographical areas, non-geographical dimensions, or over time. Comparability of statistics, i.e. their usefulness in drawing comparisons and contrast among different populations, is a complex concept, difficult to assess in precise or absolute terms. In general terms, it means that statistics for different populations can be legitimately aggregated, compared and interpreted in relation to each other or against some common standard. Metadata must convey such information that will help any interested party in evaluating comparability of the data, which is the result of a multitude of factors. In some quality assurance frameworks, e.g. the European Statistics Code of Practice, comparability is strictly associated with the coherence of statistics.
Extent to which differences between statistics can be attributed to differences between the true values of the statistical characteristics.
У којој мери се разлике између статистичких показатеља могу приписати разликама у стварним вредностима статистичких карактеристика.
Comparability
In SDMX there are several different types of correspondence that are contained in StructureSet artefacts and have different types: StructureMap: Used for mapping Codes in a Codelist; ItemSchemeMap: Used for mapping different schemes such as ConceptSchemeMap, CategorySchemeMap, CodelistMap; HybridCodelistMap: Associates a Codelist and a Hierarchical Codelist. Each map is a correspondence between the items in one scheme or list and the items in second scheme or list, where the schemes or lists must be of the same type (e.g. Codelists to Codelists). The map can be specified at the level of the Dataflow or Data Structure, or the Metadataflow or Metadata Structure. The Map takes into account the Constraints that are attached to the structural artefact that is mapped.
У SDMX постоји неколико различитих типова кореспонденције који су садржани у StructureSet artefacts и имају различите типове: StructureMap: Користи се за мапирање Codes у Codelist; ItemSchemeMap: Користи се за мапирање различитих шема као што су ConceptSchemeMap, CategorySchemeMap, CodelistMap; HybridCodelistMap: Асоцира Codelist и хијерархијски Codelist. Свака мапа је кореспонденција између ставки у једној шеми или листи и ставки у другој шеми или листи, где шеме или листе морају бити истог типа (нпр. Codelists до Codelists). Мапа може бити наведена на нивоу Dataflow или Data Structure, или Metadataflow или Metadata Structure. Мапа узима у обзир Constraints који су причвршћени за структурни artefact који је мапиран.
Correspondence between two or more objects.
Однос између два или више објеката.
Map
Место је решив УРЛ. Постоји три типова извора података: једноставан: где ће УРЛ да врати датотеку; РЕСТ: где ће упит РЕСТ да врати датотеку; упитни: где УРЛ упућује на сервис којем може да се достави упит.
The location includes a resolvable URL which may download a file or be a query (that may be in the SDMX REST format) that returns data. Data citation (citation text) or DOI (Digital Object Identifier) may also be included alongside the URL.
Location or service from where data or metadata can be obtained.
Место или сервис одакле се подаци или метаподаци могу добити.
Извор података
Децимални број је разломак који има именилац који је степен броја десет, при чему степен зависи од или одређује децималну позицију. Означен је децималном тачком лево од бројиоца, при чему се именилац изоставља. Нуле се умећу између тачке и бројиоца, ако је потребно, да би се добила исправна децимална позиција. Примери децималних бројева су 0,04 = 4/100 или 0,126 = 126/1000.
A decimal is a fraction that has a denominator of a power of ten, the power depending on or deciding the decimal place. It is indicated by a decimal point to the left of the numerator, the denominator being omitted. Zeros are inserted between the point and the numerator, if necessary, to obtain the correct decimal place. Examples of decimals are 0.04 = 4/100 or 0.126 = 126/1000.
Број цифара вредности посматрања десно од децималне тачке.
Number of digits of an observation to the right of a decimal point.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_DECIMALS
Decimals
Напомена у SDMX-у је начин да се продужи функционалност SDMX структурних метаподатака.
The Annotation in SDMX is way of extending the functionality of SDMX structural metadata.
Construct capable of defining Annotations.
Конструкција која може да дефинише напомене.
Артефакт за напомене
У оквирима quality assurance, „Data compilation“ се односи на опис статистичких процедура које се користе за производњу интермедијерних података и коначних статистичких резултата. Data compilation обухвата, између осталог, коришћење шема пондерисања, метода за попуњавање недостајућих вредности или изворних података, статистичка adjustment, технике балансирања/укрштања и релевантне карактеристике специфичних примењених метода.
In quality assurance frameworks, "Data compilation" refers to the description of statistical procedures used for producing intermediate data and final statistical outputs. Data compilation covers, among other things, the use of weighting schemes, methods for imputing missing values or source data, statistical adjustment, balancing/cross-checking techniques, and relevant characteristics of the specific methods applied.
Операције које се изводе на подацима да би се извеле нове информације према задатом скупу правила.
Operations performed on data to derive new information according to a given set of rules.
Data compilation
SDMX-ML (SDMX markup language) is an XML implementation of the SDMX Information Model. In addition to supporting the collection and dissemination of statistical multi-dimensional arrays in a generic but standardised way, the SDMX-ML supports constructs that aid data validation, data discovery, mapping (of Data Sets) reference metadata, and process. The markup language uses the XML syntax and the allowable markup is specified and documented in Section 3 of the SDMX technical standards (Schema and Documentation).
XML format for the exchange of SDMX-structured data and metadata.
SDMX-ML
Статус радника је кључна карактеристика посла или радних активности које особа обавља у економској јединици. Успоставља се на основу типа овлашћења које радник може да спроведе у вези са обављеним радом и типа економског ризика коме је радник изложен. Класификација статуса радника примењује се на све облике рада, укључујући производњу за сопствене потребе, запосленост, волонтерски рад, неоплаћени радни стаж и друге облике рада.
Status of worker is a key characteristic of the job or work activity performed by a person in an economic unit. It is established based on the type of authority that the worker is able to exercise in relation to the work performed and the type of economic risk to which the worker is exposed. The classification of status of worker applies to all forms of work including own-use production work, employment, volunteer work, unpaid trainee work and other forms of work.
Природа односа између радника и економске unit јединице у којој или за коју се рад обавља.
Nature of the relationship between a worker and the economic unit in which or for which the work is performed.
Status of worker
Within SDMX, a Data Set can be understood as a collection of similar data, sharing a structure, which extends over a period of time. The Data Set can be represented physically in three fundamental forms: - Generic Data Set: this format allows the representation of data structured according to any Data Structure Definition; - Structure Specific Data Set: this format allows the representation of data structured according to a specific Data Structure Definition; - SDMX-EDI Data Set: a specific case of generic using the UN/EDIFACT syntax and which has limitations on what can be represented. It supports time series only. The Structure Specific format is new to SDMX version 2.1 and combines the functionalities of the version 2.0 Compact and Cross Sectional formats.
У оквиру SDMX-а, a скуп података може да се разуме као прикупљање сличних података, којима је заједничка структура, а што траје током извесног временског периода. Скуп података може физички да буде приказан у три основне форме: Генерички скуп података: овај формат омогућава приказ података који су структурисани према било којој дефиницији структуре података; Скуп података који је специфичан за неку структуру: овај формат омогућава приказ података који су структурисани према некој специфичној дефиницији структуре података; SDMX-EDI скуп података специфични случај генеричког који користи UN/EDIFACT синтаксу и који има ограничања у вези са тим шта може да се прикаже. Он подржава само временске серије. Формат који је специфичан за неку структуру специфичан за неку структуру представља новину у SDMX верзији 2.1 и он комбинује функционалности верзија 2.0 компакт и унакрсни формат.
Организовано прикупљање података које дефинише дефиниција структуре података (DSD).
Organised collection of data defined by a Data Structure Definition (DSD).
Скуп података
Cross-domain Concepts are envisaged to cover various elements describing statistical data and their quality. When exchanging statistics, institutions can select from a standard set of content-oriented concepts. The list of concepts and their definitions reflects recommended practices and can be the basis for mapping between internal systems when data and metadata are exchanged or shared between and among institutions.
Крос-доменски Concepts се предвиђају да покривају различите елементе који описују статистичке податке и њихов квалитет. Када размјењују статистику, институције могу да бирају из стандардног скупа концент-оријентисаних concepts. Листа concepts и њихове дефиниције одражавају препоручене праксе и могу да послуже као основа за мапирање између интерних система када се подаци и метаподаци размењују или деле између институција.
Standard Concept, covering structural and reference metadata, which should be used in several statistical domains wherever possible to enhance possibilities of the exchange of data and metadata between organisations.
Стандардни Concept, који обухвата структурне и reference metadata, који треба да се користи у неколико statistical domains кад год је то могуће како би се повећале могућности размене података и метаподатака између организација.
Cross-domain Concept
На пример, за Code или Concept Кључ метаподатака би био њихов Id, као што је URN. За специфичан кључ или делимичан кључ постојала би два објекта, Data Structure Definition и Series Key. То је концептуална структура јер је вероватно да би Кључ метаподатака комбиновао вредност свих појединачних Id-ова објеката, јер би то било неопходно како би се метаподаци брзо пронашли. Кључеви метаподатака могу бити груписани у Metadata Key Sets.
For instance, for a Code or a Concept the Metadata Key would be their Id, such as the URN. For a specific key or partial key there would be two objects, the Data Structure Definition and the Series Key. This is a conceptual structure as it is probable that the Metadata Key would combine the value of all of the individual Object Ids, as this would be necessary in order to find metadata quickly. Metadata keys can be grouped into Metadata Key Sets.
Construct comprised of one or more Object Type/Object Id(s) in order to uniquely identify an item in a collection of reference metadata.
Конструкција састављена од једног или више Објекат Тип/Објекат ИД(ова) како би се јединствено идентификовала ставка у колекцији reference metadata.
Metadata Key
У SDMX-у, „димензија“ је статистички концепт који се користи (највероватније заједно са другим статистичким концептима) за идентификацију серије, нпр. статистички концепт који означава специфичну економску активност или географску референтну област.
In SDMX, "Dimension" is a statistical concept used (most probably together with other statistical concepts) to identify a series, e.g. a statistical concept indicating a particular economic activity or a geographical reference area.
Statistical concept used in combination with other statistical concepts to identify a statistical series or individual observations.
Статистички концепт се користи у комбинацији са другим статистичким концептима да би се идентификовала нека статистичка серија или индивидуална посматрања.
Димензија
This metadata element is used to document the methods and standards for assessing data quality, based on standard quality criteria such as relevance, accuracy and reliability, timeliness and punctuality, accessibility and clarity, comparability, and coherence.
Овај елемент метаподатака се користи за документовање метода и стандарда за процену квалитета података, заснованих на стандардним критеријумима квалитета као што су relevance, accuracy и поузданост, timeliness и punctuality, доступност и јасност, comparability, и coherence.
Документација о процедурама које се примењују за quality management и quality assessment.
Documentation on procedures applied for quality management and quality assessment.
Quality management - quality documentation
Овај елемент метаподатака се користи за описивање dimensions који одређују статистичке податке, на пример географске, производе, економске и друге sectors, индустрију, occupation, трансакције, итд., као и релевантна изузећа и искључења. Такође може да наведе период времена за који се пружају подаци. Термин „Coverage“ описује обим прикупљених података, а не карактеристике анкете.
This metadata element is used to describe the dimensions delimiting the statistics produced, e.g. geographical, products, economic and other sectors, industry, occupation, transactions, etc., as well as relevant exceptions and exclusions. It can also specify the period of time for which data are provided. The term "Coverage" describes the scope of the data compiled, rather than the characteristics of the survey.
Дефиниција обухвата података који су прикупљени.
Definition of the scope of the data compiled.
Coverage
This is used in structural metadata where the object is not contained in the structural metadata made available (e.g. in a structure message or in an SDMX Registry), but has a URI reference from where it can be obtained. Note that this is only available for maintainable objects such as a Codelist, and not for individual Codes.
Ово се користи у structural metadata где објекат није садржан у structural metadata који је доступан (на пример, у структурној поруци или у SDMX Registry), већ има URI референцу одакле се може добити. Имајте на уму да је ово доступно само за одрживе објекте као што је Codelist, а не за појединачне Codes.
Конструкција која указује да ли је објекат доступан у извору метаподатака који садржи његов идентификатор или да ли је сам објекат доступан негде друго.
Construct that indicates whether an object is available in the metadata source that contains its identifier or whether the object itself is available elsewhere.
isExternalReference
An example is a structure for use in internal production processes.
Пример је структура за употребу у интерним производним процесима.
Data Structure Definition DSD развијена за специфичне потребе једне организације.
Data Structure Definition DSD developed for the specific needs of one organisation only.
Local Data Structure Definition
In SDMX the Metadata Set must conform to the specification in a Metadata Structure Definition. The Metadata Set contains one or more reports, each report comprising the metadata content (a set of attributes and corresponding content), and the identification of the precise object to which the metadata are to be attached. The metadata can be attached to any SDMX artefact that can be identified (e.g. structural artefact such as a Code, Concept, Dimension or a part of a Data Set such as a partial Series Key or Observation). In SDMX the type of report defined in a Metadata Structure Definition is known as "reference metadata" which are typified by quality metadata but can contain any type of metadata. These metadata are generally not reported with the data (as data attributes in a Data Set) and are often collected to a different schedule to the data, are derived from separate (from the data) repositories and collected from/reported by systems different from the statistical data warehouse.
У SDMX-у скуп метаподатака мора бити усклађен са спецификацијом у дефиницији структуре метаподатака. Скуп метаподатака један или више извештаја, при чему сваки извештај обухвата садржај метаподатака (скуп атрибута и одговарајући садржај), као и идентификацију тачног објекта којем ће метаподаци бити прикачени. Метаподаци могу да се прикаче било ком артефакту који може да се идентификује (нпр. структурни артефакт као што је шифра, концепт, димензија или део скупа података као што је парцијални кључ серије или опсервацију). У SDMX-у тип извештаја дефинисан у дефиницији структуре метаподатака познат је као референтни метаподаци ккоји се типски представљају помоћу квалитетних метаподатака, али могу да садрже било који тип метаподатака. Ови метаподаци се генерално не пријављују са подацима (као атрибути података у скупу података) и често се прикупљају по другачијем распореду у односу на податке, изводе се из одвојених репозиторијума (у односу на податке) и прикупљају се из система и пријављују их системи који су другачији од складишта статистичких података.
Organised collection of reference metadata.
Организовано прикупљање референтних метаподатака.
Скуп метаподатака
Arrangements or procedures for data sharing and coordination between data producing agencies.
Споразуми или процедуре за размену података и координацију између агенција које производе податке.
Institutional mandate - data sharing
Ова изјава не описује саму release policy.
This statement does not describe the release policy itself.
Statement describing whether and how the release policy is disseminated to the public.
Изјава која описује да ли се и како release policy објављује јавности.
Release policy - transparency
Глобални регистар SDMX има могућност која кориснику омогућава да се претплати на догађаје у регистру, као што су промена у Codelist, брисање Codelist или додавање новог Codelist. Када се такав догађај догоди, регистар ће послати SDMX поруку Notification на адресу е-поште или URL наведену у Претплати.
The SDMX Global Registry has a facility that enables a user to subscribe to events in the registry such as a change to a Codelist, a deletion of a Codelist, or the addition of a new Codelist. When such an event takes place the registry will send an SDMX Notification message to the email or URL address in the Subscription.
Ознака да особа или апликација треба да буде обавештена када се деси претходно дефинисани догађај у SDMX registry.
Indication that a person or application is to be notified when a predefined event occurs in an SDMX registry.
Subscription
The SDMX Registry must comply with the Registry Interface API and web services specification for query. An SDMX Registry is not obliged to implement all of the APIs.
Регистар SDMX Registry мора да буде усклађен са API-јем интерфејса регистра и спецификацијом веб услуга за упите. Регистар SDMX Registry није обавезан да имплементира све API-је.
спецификација дозвољених конструкција које SDMX регистар мора да прими или врати у свом одговору.
SDMX-ML specification of the allowable constructs that an SDMX registry must consume or output in its response.
SDMX Registry Interface (in the context of registry)
Структура Кључа Групе која чини подскуп Dimensions који одређује структуру делимичног кључа.
The Group Key's structure that comprises the subset of Dimensions that specifies the structure of the partial key.
Скуп метаподатака concepts који дефинишу делимични кључ изведен из Dimension описа у Data Structure Definition.
Set of metadata concepts that define a partial key derived from the Dimension Descriptor in a Data Structure Definition.
Group key structure
The institutional mandate also includes arrangements or procedures to facilitate data sharing and coordination between data producing agencies.
Институционални мандат такође укључује споразуме или процедуре за олакшавање размене података и координације између агенција које производе податке.
Скуп правила или других формалних упутстава којима се организацији додељује одговорност као и овлашћење за прикупљање, обраду и дистрибуцију статистике.
Set of rules or other formal set of instructions assigning responsibility as well as the authority to an organisation for the collection, processing, and dissemination of statistics.
Institutional mandate
This metadata element is used to indicate whether the Data Set is based on a survey, on administrative Data Sources, on a mix of multiple Data Sources or on data from other statistical activities. If sample surveys are used, some sample characteristics should also be given (e.g. population size, gross and net sample size, type of sampling design, reporting domain). If administrative registers are used, the description of registers should be given (e.g. source, primary purpose, etc.).
Овај елемент метаподатака се користи за назначавање да ли је Data Set заснован на анкету, на административне Data Sources, на комбинацију више Data Sources или на податке из других статистичких активности. Ако се користе узорки, треба навести и неке карактеристике узорка (нпр. величина популације, бруто и нето величина узорка, тип пројекта узорковања, домен извештавања). Ако се користе административни регистри, треба дати опис регистара (нпр. извор, главна сврха, итд.).
Characteristics and components of the raw statistical data used for compiling statistical aggregates.
Карактеристике и компоненте необрађених статистичких података који се користе за прикупљање статистичких агрегата.
Source data type
Elements providing assurances that the statistical entity is entitled to comment on erroneous interpretation and misuse of statistics.
Елементи који пружају уверавања да је статистичка јединица овлашћена за comment поводом погрешне интерпретације и злоупотребе статистике.
Professionalism - statistical commentary
Импутација је процес који се користи за утврђивање и додељивање вредности за замена за недостатке, неважеће или недоследне податке. Ово се може урадити променом неких одговора или додељивањем вредности када недостају на запису који се уређује како би се осигурало да су процене високог квалитета и да је направљен плаусибилан, интерно конзистентан запис.
Imputation is the process used to determine and assign replacement values for missing, invalid or inconsistent data. This can be done by changing some of the responses or assigning values when they are missing on the record being edited to ensure that estimates are of high quality and that a plausible, internally consistent record is created.
Procedure for entering a value for a specific data item where the response is missing or unusable.
Поступак уноса вредности за одређени податак у случају да је одговор недостајући или неодржив.
Imputation
This metadata element refers to the availability of documentation related to various aspects of the data, such as methodological documents, summary notes or papers covering concepts, scope, classifications and statistical techniques.
Овај елеменат метаподатака односи се на доступност документације везане за различите аспекте података, као што су методолошки документи, резимеи или радови који покривају concepts, обим, classifications и статистичке технике.
Descriptive text and references to methodological documents available.
Описен текст и референце на методолошке документе доступне.
Documentation on methodology
The un-weighted rate shows, for a particular variable, the proportion of units for which a value has been imputed due to the original value being a missing, implausible, or inconsistent value in comparison with the number of units with a value for this variable. The weighted rate shows, for a particular variable, the relative contribution of imputed values to the estimate of this item/variable.
Непондерисана стопа показује, за одређену variable, однос units за које је вредност импутирана због тога што је оригинална вредност била недостајућа, невероватна или недоследна у поређењу са бројем units са вредношћу за ову variable. Пондерисана стопа показује, за одређену variable, релативни допринос импутираних вредности процени ове ставке/variable.
Однос броја замењених вредности и укупног броја вредности за одређену variable.
Ratio of the number of replaced values to the total number of values for a given variable.
Imputation rate
У SDMX-у, скупови података се пријављују или дисеминирају у складу са дефиницијом тока података. Дефиниција тока података идентификује дефиницију структуре података и она може да буде повезана са једним или са више предметних домена. Ово омогућава тражење података према организованим шемама категорија. „Ток података“, у овом контексту, јесте један апстрактни концепт скупова података, тј., структура без било каквих података. И док дефиниција структуре података дефинише димензије, атрибуте, мере и репрезентацију која чини ваљану структуру података и сродних метаподатака који су садржани у скупу података, дефиниција тока података повезује дефиницију структуре података са једном или више категорија. Ово систему даје могућност да наведе који скупови података треба да се пријаве за дату категорију, а који скупови података могу да се пријаве користећи дефиницију структуре података. Дефиниција тока података такође може да има и прикачене додатне метаподатке, дефинишући квалитативне информације и ограничења у коришћењу дефиниције структуре података, у смислу периодичности извештавања или наводећи подскуп шифри које треба да се користе у некој димензији.
In SDMX, Data Sets are reported or disseminated according to a Dataflow Definition. The Dataflow Definition identifies the Data Structure Definition and may be associated with one or more subject-matter domains. This facilitates the search for data according to organised Category Schemes. A "Dataflow", in this context, is an abstract Concept of the Data Sets, i.e. a structure without any data. While a Data Structure Definition defines Dimensions, Attributes, Measures and associated representation that comprise the valid structure of data and related metadata contained in a Data Set, the Dataflow Definition associates a Data Structure Definition with one or more Category. This gives a system the ability to state which Data Sets are to be reported for a given Category and which Data Sets can be reported using the Data Structure Definition. The Dataflow Definition may also have additional metadata attached, defining qualitative information and Constraints on the use of the Data Structure Definition, in terms of reporting periodicity or specifying the subset of Codes to be used in a Dimension.
Structure which describes, categorises and constrains the allowable content of a Data Set that providers will supply for different reference periods.
Структура која описује, категоризује и ограничава дозвољени садржај скупа података које ће даваоци доставити за различите референтне периоде.
Ток података
Грађански статус се често назива брачни статус и представља се кроз codes одговарајуће Codelist.
The civil status is often referred to as marital status and represented through codes of the respective Codelist.
Правни брачни статус сваке појединце у односу на законе или обичаје земље о браку.
Legal, conjugal status of each individual in relation to the marriage laws or customs of the country.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_CIVIL_STATUS
Civil status
This metadata element provides references to the most important data dissemination done through paper or online publications, including a summary identification and information on availability of the publication means.
Овај елемент метаподатака пружа референце на најважније дистрибуирање података које се спроводи путем штампаних или онлајн публикација, укључујући резиме идентификације и информације о доступности средства за објављивање.
Regular or ad hoc publications in which the data are made available to the public.
Редовна или привремена издања у којима су подаци доступни јавности.
Dissemination format - publications
For example, UNIT_MULT=6 indicates that observations are in millions. In some databases, it is referred to as scale, magnitude or power.
На пример, UNIT_MULT=6 указује да су опажања изражена у милионима. У неким базама података, то се назива скала, величина или степен.
Exponent in base 10 used for calculating the actual value in the unit of measure.
Експонент у основи 10 који се користи за израчунавање стварне вредности у unit of measure.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_UNIT_MULT
Unit multiplier
This summary description should provide an immediate understanding of the data to users (also to those who do not have a broader technical knowledge of the Data Set in question). Data can be displayed to users as tables, graphs or maps. According to the United Nations' Fundamental Principles of Official Statistics, the choice of appropriate presentation methods should be made in accordance with professional considerations. Data presentation includes the description of the Data Set disseminated with the main variables covered, the classifications and breakdowns used, the reference area, a summary information on the time period covered and, if applicable, the base period used.
Овај резимирани опис треба да пружи корисницима одмахнуто разумевање података (чак и онима који немају шире техничко знање о Data Set у питању). Подаци се могу приказати корисницима у облику табела, графикона или мапа. У складу са Основним принципима званичне статистике Уједињених нација, избор одговарајућих метода презентације треба да се заснива на стручним разматрањима. Презентација података укључује опис Data Set који се објављују са главним variables које су обухваћене, classifications и структуре које се користе, reference area, резимиране информације о time period који је обухваћен и, ако је применљиво, base period који се користи.
Detailed description of data representation
Metadata element describing the main characteristics of the Data Set in an easily understandable manner, referring to the main data and indicators disseminated.
Метаподатак који описује главне карактеристике Data Set на начин који је лако разумљив, позивајући се на главне податке и indicators који се објављују.
Data description
У SDMX ова конструкција је део јединствене идентификације објекта ако је његов тип "VersionableArtefact".
In SDMX this construct is a part of the unique identification of the object if it is of the type "VersionableArtefact".
Конструкција која омогућава систему да разликује између једног стања објекта и другог у којем се садржај објекта променио.
Construct that enables a system to distinguish between one state of an object and another where the contents of the object have changed.
Version
SDMX смернице усмерене на садржај обухватају: концепте унакрсних домена, шифрарнике унакрсних домена, статистичке предметне домене и SDMX речник. Смернице су усредсређене на хармонизацију специфичних концепата и терминологије који су заједнички великом броју статистичких домена. Таква хармонизација је корисна за ефикасну размену упоредивих података и метаподатака.
The SDMX Content-Oriented Guidelines comprise the Cross-Domain Concepts; Cross-Domain Codelists; Statistical Subject-Matter Domains; and the SDMX Glossary. The Guidelines focus on the harmonisation of specific concepts and terminology that are common to a large number of statistical domains. Such harmonisation is useful for the efficient exchange of comparable data and metadata.
Праксе за стварање интероперабилних елемената у SDMX моделу корситећи техничке спецификације SDMX-а.
Practices for creating interoperable elements in the SDMX model using the SDMX Technical Specifications.
Смернице усмерене на садржај
Када потичу из различитих извора, а посебно од статистичких испитивања која користе различиту методологију, статистички подаци често нису потпуно идентични, већ показују разлике у резултатима због различите методологије прикупљања concepts, classifications и методолошких стандарда. Постоје различите области у којима се редовно спроводи процена кохерентности: између привремених и коначних статистичких података, између годишњих и краткорочних статистичких података, између статистичких података из исте социо-економске области и између података добијених преко испитивања и националних рачуна. concept кохерентности је уско повезан са concept comparability између statistical domains. И кохерентност и comparability се односе на скуп података у односу на други. Разлика између њих је у томе што се comparability односи на поређења између статистичких података заснованих на обично несродним statistical populations и кохерентност се односи на поређења између статистичких података за исту или у великој мери сличну популацију. У оквиру оквира за процену квалитета података Quality Assessment (DQAF) Међународног монетарног фонда (ММФ), термин "конзистентност" се користи за означавање "логичке и нумеричке кохерентности". У том оквиру, "унутрашња конзистентност" и "интерсекторска и крос-домен конзистентност" могу да се мапирају на "унутрашњу кохерентност" и "крос-домен кохерентност" респективно.
When originating from different sources, and in particular from statistical surveys using different methodology, statistics are often not completely identical, but show differences in results due to different collection methodology concepts, classifications and methodological standards. There are several areas where the assessment of coherence is regularly conducted: between provisional and final statistics, between annual and short-term statistics, between statistics from the same socio-economic domain, and between survey statistics and national accounts. The concept of coherence is closely related to the concept of comparability between statistical domains. Both coherence and comparability refer to a Data Set with respect to another. The difference between the two is that comparability refers to comparisons between statistics based on usually unrelated statistical populations and coherence refers to comparisons between statistics for the same or largely similar populations. In the Data Quality Assessment Framework (DQAF) of the International Monetary Fund (IMF), the term "consistency" is used for indicating "logical and numerical coherence". In that framework, "internal consistency" and "intersectoral and cross-domain consistency" can be mapped to "internal coherence" and "cross-domain coherence" respectively.
Адекватност статистике да се поуздано комбинује на различите начине и за разне намене.
Adequacy of statistics to be reliably combined in different ways and for various uses.
Coherence
У окружењу SDMX registry, Data Provider ће испунити своје захтеве за пријаву података када регистар прихвати регистрацију. Регистар треба да провери да ли је URL важећи и може да провери да ли су услуга података или Data Set ваљани.
In a SDMX registry environment the Data Provider will fulfil its data reporting requirements when the registry has accepted the registration. The URL should be checked by the registry as being valid and the registry may check that the data service or Data Set are valid.
Data or reference metadata reporting method that requires the provider to make the information available at an accessible web location.
Подаци или метода извештавања референтних метаподатака који захтева од пружаоца информација да их учини доступним на приступачној веб локацији.
Pull (reporting method)
In SDMX a Data Provider Scheme contains a non-hierarchic list of Data Providers. Each maintenance agency can have a single Data Provider Scheme, and may have none. The identity of the Data Provider is a combination of the identity of the Data Provider Scheme (which includes the maintenance agency) in which it resides and the identity of the Data Provider in that scheme. The Data Provider is the owning organisation of data and reference metadata. These data and reference metadata are reported, exchanged, or disseminated as SDMX Data Sets and SDMX Metadata Sets. The type of data and metadata that are available are specified in a Dataflow and Metadataflow. The union of one Data Provider and one Dataflow or Metadataflow is known as a Provision Agreement. In a data collection scenario the Data Provider is the organisation reporting the data or reference metadata and information can be linked with the Provision Agreement. Information linked to the Provision Agreement can specify where the data or reference metadata are located (data registration) and the data collector (as the Agency of the Provision Agreement) can specify validation Constraints such as allowable dimension values or Series Keys for which data can be reported. In a data dissemination scenario information linked to the Provision Agreement can specify the location of the Data Source and the content of the Data Source in terms of Series Keys available (Constraint).
У SDMX шема Постављача података садржи нехијерархичну листу Постављача података. Свака агенција за одржавање може имати једну Шему Постављача података и може је и немати. Идентитет Постављача података је комбинација идентитета Шеме Постављача података (која укључује агенцију за одржавање) у којој се налази и идентитета Постављача података у тој шеми. Постављач података је организација власник података и референтних метаподатака. Ови подаци и референтни метаподаци се извештавају, размењују или дистрибуирају као SDMX Скупови података и SDMX Скупови метаподатака. Врста података и метаподатака који су доступни су наведени у Dataflow и Metadataflow. Унија једног Постављача података и једног Dataflow или Metadataflow је позната као Споразум о испоруци. У сценарију прикупљања података, Постављач података је организација која извештава податке или референтне метаподаке и информације се могу повезати са Споразумом о испоруци. Информације повезане са Споразумом о испоруци могу да наведе где се подаци или референтни метаподаци налазе (регистрација података) и колектор података (као Агенција Споразума о испоруци) може да наведе валидације Ограничења као што су дозвољене димензије или Кључеви серија за које се могу пријавити подаци. У сценарију дистрибуције података, информације повезане са Споразумом о испоруци могу да наведе локацију Извора података и садржај Извора података у смислу доступних Кључева серија (Ограничење).
Одржана колекција Data Providers.
Maintained collection of Data Providers.
Data Provider Scheme
Концепт обухвата одређивање одговорности у закону за специфичне организације за прикупљање, обраду и ширење статистике у једном или више статистичких домена. Поред тога, неформалне мерe као што су формални или неформални административни аранжмани запослени у специфичним организацијама за прикупљање, обраду и ширење статистике у једном или више статистичких домена такође би требало да буду описани.
The concept covers provision in law assigning responsibility to specific organisations for collection, processing, and dissemination of statistics in one or several statistical domains. In addition, non-legal measures such as formal or informal administrative arrangements employed to specific organisations for collection, processing, and dissemination of statistics in one or several statistical domains should also be described.
Institutional mandate for legal acts and other agreements
Правни акти или други формални или неформални споразуми који додељују одговорност, као и овлашћење, агенцији за прикупљање, обраду и дистрибуцију статистичких података.
Legal acts or other formal or informal agreements that assign responsibility as well as the authority to an Agency for the collection, processing, and dissemination of statistics.
Institutional mandate - legal acts and other agreements
Овај concept се обично користи као Attribute у SDMX data exchanges, обично аутоматски генерисан као временска ознака. Може се користити и као метаподатак Attribute у SDMX размени метаподатака, са вредношћу коју дефинише корисник. Покрива observation value и attributes који одређују измерену вредност (нпр. Unit of Measure и Unit Множилац). У случају да „Metadata update – Последња ажурирања“ није имплементиран, овај concept се може користити и за назначавање промена у метаподацима.
This concept will typically be used as an Attribute in SDMX data exchanges, usually automatically generated as a timestamp. It may also be used as a metadata Attribute in SDMX metadata exchanges, with a value as defined by the user. It covers the observation value and attributes that determine the measured value (e.g. Unit of Measure and Unit Multiplier). In the case that "Metadata update – Last update" is not implemented, then this concept may also be used to indicate changes to the metadata.
Date of the most recent change of the measured value.
Датум најновије измене измерене вредности.
Data update - last update
Овај елемент метаподатака описује тип индикатора који се може конструисати, валидност закључака који се могу извести, типове анализа које се могу спровести и тип политичких питања на које може помоћи у одговору. Требало би да наведе шта врсте израчуна и извода треба избегавати.
This metadata element describes the type of indicators that can be constructed, the validity of inferences that can be made, the types of analyses that can be performed, and the type of policy questions it can help answer. It should mention what type of calculations and derivations should be avoided.
Упутства за кориснике о исправној употреби и познатим ограничењима статистичких података.
Guidance for users on the correct usage and known caveats of the statistics.
Recommended uses and limitations
У вези са статистичким подацима који се достављају, треба навести главне кориснике (нпр. званичне власти, јавност или други) и потребе корисника, на пример званичне власти са потребама за indicators, националним корисницима итд.
With respect to the statistical data to be provided, the main users (e.g. official authorities, the public or others) and user needs should be stated, e.g. official authorities with the needs for policy indicators, national users, etc.
Description of requirements with respect to the statistical output.
Опис захтева у односу на статистички излаз.
Relevance - user needs
Елементи који пружају уверавања да су статистички подаци развијани, произведени и објављени на неутралан (непристрасан) начин, и да се свим корисницима обезбеђује једнак третман.
Elements providing assurances that statistics are developed, produced and disseminated in a neutral (impartial) manner, and that all users are given equal treatment.
Professionalism - impartiality
Refers to the legal organisation and the principal functions, behaviour and objectives of the economic unit with which a job is associated.
Односи се на правну организацију и главне функције, понашање и циљеве економске unit са којом је повезан job.
Раздвојеност привреде по јавном или приватном власништву економског unit.
Disaggregation of economy by public or private ownership of the economic unit.
Ownership sector
SDMX-EDI је порука која је предвиђена за размену статистичких информација између организација на платформно независа начин . SDMX-EDI формат се изводи из GESMES/TS водича за имплементацију верзија 3.0, који је објављен као стандард SDMX иницијативе. GESMES (Генеричка статистичка порука) је стандард Уједињених нација (EDIFACT порука) који омогућава партнерским институцијама да размењују статистичке мулти-димензионалне матрице на генерички, али стандардизован начин. GESMES/TS (TS је скраћеница од „временске серије“ („тиме сериес“), а спецификација је ограничена на подржавање података из временске серије) је имплементациони водич који дефинише употребу GESMES-а за податке из временске серије и сродне метаподатке, и за структурне метаподатке – те може се сматрати профилом GESMES-а. У SDMX стандарду, GESMES/TS профил је познат као SDMX-EDI. Он дефинише структуре GESMES-а које могу да се користе у SDMX-EDI омогућавајући партнерским институцијама да осмишљавају и развијају апликације потребне за „читање“ и „писање“ SDMX-EDI порука.
SDMX-EDI is a message designed for the exchange of statistical information between organisations in a platform independent manner. The SDMX-EDI format is drawn from the GESMES/TS version 3.0 implementation guide, published as a standard of the SDMX initiative. GESMES (Generic Statistical Message) is a United Nations standard (EDIFACT message) allowing partner institutions to exchange statistical multi-dimensional arrays in a generic but standardised way. GESMES/TS (TS stands for "time series" and the specification is limited to supporting time series data) is an Implementation Guide specifying the use of GESMES for time series data and related metadata, and structural metadata; it can be regarded as a profile of GESMES. In the SDMX standard the GESMES/TS profile is known as SDMX-EDI. It defines the structures of GESMES that are available for use in SDMX-EDI thus allowing partner institutions to design and to build the applications needed to "read" and "write" SDMX-EDI messages.
UN/EDIFACT формат за размену SDMX-структурних података и метаподатака за временске серије.
UN/EDIFACT format for exchange of SDMX-structured data and metadata for time series.
SDMX-EDI
This is associated with the Name and Description of a structural metadata artefact. The text has an associated language therefore it is possible to define multi-lingual names and descriptions for any one structural metadata object such as a Code or Concept.
Ово се односи на Назив и Опис structural metadata artefact. Текст има повезани language и стога је могуће дефинисати вишејезичне називе и описе за било који structural metadata објекат, као што су Code или Concept.
Изградите дефинишући мултијезички текст за исти основни Concept.
Construct defining multi-lingual text for the same underlying Concept.
International String
„Противно подручје“ (познато и као „vis-a-vis подручје“) се односи на статистику спољне трговине, миграција или других области. Оно одређује, са становишта земље која пријављује, одговарајуће подручје са којим су економски или други токови повезани (на пример, у статистици увоза, „противно референтно подручје“ је подручје порекла робе). Препоручује се категоризација ИД-ова по нивоу прилога (COUNTERPART_AREA_DSET за скуп података, COUNTERPART_AREA_GRP за групу).
The "counterpart area" (also known as "vis-a-vis area") is related to statistics on foreign trade, migration or other domains. It determines, from the point of view of the reporting country, the corresponding area to which the economic or other flows are related to (e.g., in statistics on imports, the counterpart reference area is the area of origin of the goods). A categorisation of IDs per attachment level (COUNTERPART_AREA_DSET for dataset, COUNTERPART_AREA_GRP for group) is recommended.
Secondary area, as opposed to reference area, to which the measured data are in relation.
Споредна област, за разлику од reference area, са којом су измерени подаци у вези.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_AREA
Counterpart reference area
Сваки ниво класификације је дефинисан у смислу категорија на следећем нижем нивоу класификације. У SDMX ово је познато као хијерархија заснована на нивоу. SDMX такође има концепт хијерархије засноване на вредностима где хијерархија категорија није организована у формалне нивое.
Each level of the classification is defined in terms of the categories at the next lower level of the classification. In SDMX this is known as a level based hierarchy. SDMX also has the concept of the value based hierarchy where the hierarchy of categories are not organised into formal levels.
Classification structure arranged in levels of detail from the broadest to the most detailed level.
Класификација структура организована у нивоима детаља од најширога до најдетаљнијег нивоа.
Hierarchy
There is a general agreement on having a high-level breakdown of the economic activity in three main sectors: Primary (extraction, fishing, farming, etc.); Secondary (manufacturing); Tertiary (sales and services). Some authors add two new categories: Quaternary (information and knowledge-based services); Quinary (human services).
Постоји општи консензус о постојању високог (%), детаљног расчлањивања economic activity у три главна sectors: Примарни (екстракција, риболов, пољопривреда итд.); Секундарни (производња); Терцијарни (продаја и услуге). Неки аутори додају две нове categories: Кватернарни (информационе и услуге засноване на знању); Квинарни (хумане услуге).
Високо ниво груписања economic activities засновано на врсти произведених добара и услуга.
High-level grouping of economic activities based on the types of goods and services produced.=
Economic sector
У периоду прекида временског реда, могу да се забележе две вредности: вредност пре прекида, произведена на основу старе методологије и вредност после прекида, измерена новом методологијом. SDMX дозвољава вредност пре прекида у случају прекида series, где би се Observation Value користила за приказивање вредности после прекида.
At a time series break period, two observations may be recorded: the pre-break value produced on the basis of the old methodology and the post-break value, as measured by the new methodology. SDMX allows for a pre-break value in the case of a series break, where one would use the Observation Value to show the post-break value.
Напомена, у периоду прекида time series серија, која је израчуната коришћењем старе методологије.
Observation, at a time series break period, that was calculated using the old methodology.
Observation pre-break value
Последње ажурирање садржаја метаподатака треба да буде задржано. Ово обухвата reference metadata и attributes који не одређују измерену вредност.
The last update of the content of metadata should be retained. It covers reference metadata and attributes that do not determine the measured value.
Датум последње измене метаподатака.
Date of the most recent change of the metadata.
Metadata update - last update
Верзија (%) је обавезна, а други атрибути (као што су датуми важења "од" и "до") су опциони. Верзионирани артефакти наслеђују могућност да имају називе, идентитет и Анотације.
The version is mandatory and other attributes (such as "to" and "from" validity dates) are optional. Versionable Artefacts inherit the capability of having names, identity and Annotations.
Структура која садржи структуре способне да пруже верзију објекту.
Construct that contains structures capable of providing a version to an object.
Versionable Artefact
The date of the last posting (dissemination) of the metadata on the web site should be retained. This date will normally be inserted automatically by the metadata production system.
Датум последње објаве (ширења) метаподатака на веб локацији треба задржати. Овај датум ће обично бити аутоматски унет од стране система за производњу метаподатака.
Date of the latest dissemination of the metadata.
Датум последње дистрибуције метаподатака.
Metadata update - last posted
Представљање може бити набројано или не набројано. Набројано Представљање може бити Codelist, Concept Scheme, Category Scheme, Organisation Unit Scheme, Data Provider Scheme, Data Consumer Scheme, Agency Scheme. Ненабројано Представљање је спецификација валидног садржаја у смислу типова података као што су булова, ниска, целобројна и формати времена у оквиру посматрачког временског периода хијерархије као што су стандардни временски период и временски опсег.
The Representation can be enumerated or non-enumerated. An enumerated Representation can be a Codelist, Concept Scheme, Category Scheme, Organisation Unit Scheme, Data Provider Scheme, Data Consumer Scheme, Agency Scheme. A non-enumerated Representation is a specification of the valid content in terms of data types such as boolean, string, integer, and the time formats within the Observational Time Period hierarchy such as Standard Time Period and Time Range.
Allowable value or format for Component or Concept when reported.
Дозвољена вредност или формат за Component или Concept када се пријављује.
Representation
Архитектура hub подржава само метод "повлачења", односно група партнера се слаже да обезбеди приступ својим подацима директно из своје базе података према стандардним процесима, форматима и технологијама (нпр. веб сервис). Са аспекта управљања подацима, hub је такође заснован на претходно специфицираним datasets, који се не чувају локално на централном hub систему. Процес претраживања функционише на следећи начин: корисник идентификује dataset преко графичког корисничког интерфејса (GUI) hub користећи structural metadata, и захтева га; hub преводи захтев корисника у један или више упита и шаље их системима повезаних Data Providers; системи Data Providers обрађују упит и шаљу резултат hub у стандардном формату (нпр. SDMX-ML 2.1); hub спаја све резултате који су настали у свим укљученим системима Data Providers и представља их у захтеваном формату. То може бити формат читљив за човека, који није SDMX формат, као што је табела.
The hub architecture supports the "pull" method only, i.e. a group of partners agree on providing access to their data directly from their database according to standard processes, formats and technologies (e.g. web service). From the data management point of view, the hub is also based on pre-specified datasets, which are not kept locally at the central hub system. The query process operates as follows: a user identifies a dataset through the graphical user interface (GUI) of the hub using the structural metadata, and requests it; the hub translates the user request in one or more queries and sends them to the related Data Providers' systems; Data Providers' systems process the query and send the result to the hub in standard format (e.g. SDMX-ML 2.1); the hub puts together all the results originated in all implicated Data Providers' systems and presents them in the requested format. This could be a human-readable, non-SDMX format such as a table.
Method of registering, querying, and disseminating data or reference metadata by means of a central, service-based platform (the hub).
Метод регистровања, претраживања и дистрибуције података или reference metadata посредством централне, сервисне платформе (hub).
Hub (dissemination architecture)
Time series breaks can be explained by changes to classifications, methodology, survey scope, data sources, etc.
Прекиди у низу Time series могу се објаснити променама у classifications, методологији, обухвату анкете, data sources, итд.
Attribute који описује разлог прекида у time series.
Attribute that describes the reason for a break in a time series.
Break reason
It may include the contribution of respondent time in supplying information (burden) as a distinct subject under this heading.
Може да укључи допринос времена анкетираних у достављању информација (терет) као посебну ставку под овим називом.
Метаподатак који пружа уверавања да су кадар, објекти, рачунарски ресурси и финансирање за спровођење статистичке производње у складу са статистичким програмима.
Metadata element providing assurances that staff, facilities, computing resources, and financing to undertake statistical production are commensurate with statistical programs.
Cost and burden - resources
Назив је обавезан, а опис је опциони. Сваки може имати вишејезичке варијанте. Nameable Artefacts наслеђују могућност да имају идентитет и Annotations.
The name is mandatory and the description is optional. Each can have multilingual variants. Nameable Artefacts inherit the capability of having identity and Annotations.
Construct that contains structures capable of providing a name and a description to an object.
Конструкт који садржи структуре способне да пруже име и опис објекту.
Nameable Artefact
Ограничење може бити различитих типова. На пример, Ограничење садржаја прецизира "дозвољени садржај" (користи се за ограничавање вредности које су дозвољене када се подаци или метаподаци пријављују или размењују), или "стварни" садржај (кључеви серија и/или вредности димензија и атрибута присутних у извору података). У сваком од ових случајева ограничење прецизира подскуп читаве коцке података која би теоретски могла да постоји према спецификацији дефиниције структуре података или дефиниције структуре метаподатака.
There are two types of Constraints: Content Constraints and Attachment Constraints. A Content Constraint specifies either the "allowable content" (used to restrict the values allowed when data or metadata are reported or exchanged), or the "actual" content (Series Keys and/or Dimension and Attribute Values present in a Data Source). In each of these cases the Constraint specifies a sub set of the full cube of data that could theoretically be present according to the specification of the Data Structure Definition or Metadata Structure Definition. An Attachment Constraint describes subsets of the content of a Data or Metadata Set in terms of the content regions or in terms of the set of key combinations to which attributes or reference metadata (as defined by structure definitions) may be attached.
Specification of a subset of the possible content of data or metadata that can be derived from the Codelists used in a data or metadata structure.
Спецификација подскупа могућег садржаја података или метаподатака који се могу извести из шифарника коришћених у структури података или метаподатака.
Ограничење
„Title” се може користити као семантичко име које описује статистички објекат. У SDMX, title се може односити, на пример, на time series као на „time series title”, или на Опсервацију као на „опсервација title”. Овај Concept може бити коришћен више пута у Data Structure Definition (DSD) додајући суфикс ИД-а који одговара attachment level, на пример, TITLE_TS (series level), или TITLE_OBS (опсервација level).
"Title" may be used as a semantic name describing a statistical object. In SDMX, a title can be referred, for example, to a time series as a "time series title", or to an Observation as an "observation title". This Concept may be used several times in a Data Structure Definition (DSD) by suffixing the ID corresponding to the attachment level, e.g. TITLE_TS (series level), or TITLE_OBS (observation level).
Textual label used to refer to a statistical object.
Текстуална ознака која се користи за референцу на статистички објекат.
Title
In a "level based" hierarchy the Level describes a group of Codes which are characterised by homogeneous coding, and where the parent of each Code in the group is at the same higher level of the Hierarchy. In a "value based" hierarchy the Level describes information about the Hierarchical Codes at the specified nesting Level. A Statistical Classification has a structure which is composed of one or several Levels. A Level often is associated with a Concept, which defines it. A linear classification has only one Level.
У хијерархији заснованој на „level“, Level описује групу Codes који се карактеришу хомогеним кодирањем, и где је родитељ сваког Code у групи на истом вишем level Hierarchy. У „хијерархији заснованој на вредностима“, Level описује информације о Hierarchical Codes на наведеном нивоу гнежђења Level. Statistical Classification има структуру која се састоји од једног или више Levels. Level је често повезан са Concept, који га дефинише. Линеарна classification има само један Level.
Препознатљива позиција на коју се односе codes у шеми codes.
Identifiable position to which codes in a scheme of codes are related.
Level
Ово се користи за груписање Categories извештаја који повезују Dataflows и Metadataflows да би се подржала објава података.
This is used to group the Reporting Categories that link to Dataflows and Metadataflows to support data publication.
Scheme which defines the composition structure of a data report where each Component can be described by an independent Dataflow Definition or Metadataflow Definition.
Шема која дефинише композициону структуру извештаја података где се сваки Component може описати независном Dataflow Дефиницијом или Metadataflow Дефиницијом.
Reporting Taxonomy
This is a part of a Constraint.
Ово је део Constraint.
Value in a Metadata Set of an identifier Component defined in a Metadata Structure Definition.
Вредност у Metadata Set идентификатора Component дефинисаног у Metadata Structure Definition.
Metadata key value
If a data series has a constant time interval between its observations, this interval determines the frequency of the series (e.g. monthly, quarterly, yearly). "Frequency" - also called "periodicity" - may refer to several stages in the production process, e.g. in data collection or in data dissemination. (e.g. a time series could be available at annual frequency but the underlying data are compiled monthly). Therefore, "Frequency" can be broken down into "Frequency - data collection" and "Frequency - data dissemination".
Ако се код series посматрања односе константним временским интервалом, тај интервал одређује фреквенцију series (нпр. месечна, квартална, годишња). „Фреквенција” – такође названа „periodicity” – може се односити на различите фазе у процесу производње, на пример, у прикупљању података или у дистрибуцији података. (нпр. time series може бити доступан на годишњој фреквенцији, али се основни подаци прикупљају месечно). Стога, „Фреквенција” се може разложити на „Фреквенција – прикупљање података” и „Фреквенција – дистрибуција података”.
Интервал времена у коме се бележе посматрања током одређеног time period.
Time interval at which observations occur over a given time period.
Frequency of observation
Учесталост са којом се прикупљају и производе изворни подаци може бити различита: time series се може прикупљати од анкетираних квартално, али производња података може бити месечна. Стога би требало описати учесталост прикупљања података.
The frequencies with which the source data are collected and produced could be different: a time series could be collected from the respondents at quarterly frequency but the data production may have a monthly frequency. The frequency of data collection should therefore be described.
Интервал времена у коме се прикупљају изворни подаци.
Time interval at which the source data are collected.
Frequency of data collection
Punctuality may be calculated, for instance, with reference to target dates announced in an official release calendar, laid down by regulations or previously agreed among partners.
Пунктуалост може бити израчуната, на пример, у односу на датуме циља објављене у званичном календару објављивања, утврђеним прописима или раније договореним међу партнерима.
Time lag између стварне испоруке података и циљног датума када је требало да буду испоручени.
Time lag between the actual delivery of the data and the target date when it should have been delivered.
Punctuality
1) Potential application across all statistical domains. Examples: CL_OBS_STATUS, CL_CONF_STATUS, CL_DECIMALS, CL_UNIT_MULT, CL_AREA. Explanatory note: Key term for this criterion is "potential". These Codelists must not necessarily be implemented in all Data Structure Definitions (DSDs) but they potentially could. For example, Codelist "Unit multiplier" could possibly be used in all implementations dealing with statistical figures but some implementations might not see the need for such a Dimension because the statistical values do not require it, e.g. average number of children per household. Inversely, in this example a Codelist for decimals will be absolutely necessary. 2) Codelists maintained by the SWG on its initiative because 1) they are intended for broad use within the SDMX community and 2) there is a strong need for harmonisation across domains which are not necessarily closely connected with each other. Examples for case 1: CL_AGE, CL_CIVIL_STATUS, CL_FREQ, CL_TIME_FORMAT, CL_SEX, CL_ADJUSTMENT. Explanatory note: By proposing such Codelists it is hoped to promote harmonisation across domains and provide ready-to-use artefacts to implementers. Example for case 2: CL_ACTIVITY. Explanatory note: International activity classifications are typically used in different statistical domains (e.g. economic versus social statistics). Without an established CDCL made available in centralised registries, the risk is that one domain develops a Codelist without taking into account the fact that other domains might use the same classification system. 3) Codelists recommended as CDCL by the SDMX Statistical Working Group (SWG) although they are in principle maintained by third organisations. Examples: CL_AREA (based on the ISO 3166 alpha-2 codes for countries); CL_CURRENCY (based on the ISO 4217 3-character codes for currencies). Explanatory note: In these cases, the value added by the SWG is to propose guidelines on specific methodological issues, e.g. how to code a country that has been split into several new entities.
1) Потенцијална примена у свим статистичким областима. Примери: CL_OBS_STATUS, CL_CONF_STATUS, CL_DECIMALS, CL_UNIT_MULT, CL_AREA. Објашњење: Кључна реч за овај критеријум је „потенцијална“. Ови Кодирани спискови не морају нужно бити имплементирани у свим Дефиницијама структура података (DSD-овима), али би потенцијално могли. На пример, Кодирани спискови „Множилац јединице” би могао могуће бити коришћен у свим имплементацијама које се баве статистичким вредностима, али неким имплементацијама можда неће бити потребна таква Димензија јер статистичке вредности то не захтевају, на пример, просечан број деце по домаћинству. Обрнуто, у овом примеру, Кодирани спискови за децимале ће бити апсолутно неопходан. 2) Кодирани спискови које одржава Радна група за стандарде (SWG) на своју иницијативу јер 1) су намењени широј употреби унутар SDMX заједнице и 2) постоји велика потреба за хармонизацијом у областима које нису нужно уско повезане једна са другом. Примери за случај 1: CL_AGE, CL_CIVIL_STATUS, CL_FREQ, CL_TIME_FORMAT, CL_SEX, CL_ADJUSTMENT. Објашњење: Предлагањем таквих Кодираних спискова нада се да ће се промовисати хармонизација у областима и обезбедити спремни артефакти за имплементаторе. Пример за случај 2: CL_ACTIVITY. Објашњење: Међународне активности класификације се типично користе у различитим статистичким областима (нпр. економске у односу на друштвене статистике). Без утврђеног CDCL који је доступан у централизованим регистрима, постоји ризик да ће једна област развити Кодирани спискови без узимања у обзир чињеницу да друге области могу користити исти системе класификације. 3) Кодирани спискови препоручени као CDCL од стране SDMX Статистичке радне групе (SWG) иако су их у принципу одржавају треће организације. Примери: CL_AREA (заснован на ISO 3166 алфа-2 кодовима за земље); CL_CURRENCY (заснован на ISO 4217 3-оцифреним кодовима за валуте). Објашњење: У овим случајевима, додана вредност Радне групе је предлагање смерница о специфичним методолошким питањима, на пример, како кодирати земљу која је подељена на неколико нових ентитета.
SDMX Коделист који задовољава барем један од критеријума у наставку: 1) Потенцијална примена у свим статистичким областима; 2) Коделист који одржава SDMX Статистичка радна група (SWG) на своју иницијативу; 3) Коделист препоручен као CDCL од стране SDMX SWG иако га у принципу одржавају треће организације.
SDMX Codelist meeting at least one of the criteria below: 1) Potential application across all statistical domains; 2) Codelist maintained by the SDMX Statistical Working Group (SWG) on its initiative; 3) Codelist recommended as CDCL by the SDMX SWG although they are in principle maintained by third organisations.
Cross-domain Codelist
In SDMX a Data Consumer Scheme comprises a non-hierarchic list of Data Consumers. Each maintenance agency can have a single Data Consumer Scheme, and may have none. The identity of the Data Consumer is a combination of the identity of the Data Consumer Scheme (which includes the maintenance agency) in which it resides and the identity of the Data Consumer in that scheme.
У SDMX шема Потрошача података обухвата нехијерархичну листу Потрошача података. Свака одражујућа агенција може имати једну Шему Потрошача података и може је и немати. Идентитет Потрошача података је комбинација идентитета Шеме Потрошача података (која укључује одражујућу агенцију) у којој се налази и идентитета Потрошача података у тој шеми.
Одржана колекција Data Consumers.
Maintained collection of Data Consumers.
Data Consumer Scheme
Allowed values are mandatory or conditional. Note that in an incremental update a set of data or metadata may omit mandatory attributes.
Дозвољене вредности су обавезне или условне. Имајте у виду да у incremental update скуп података или метаподатака може да изостави обавезне attributes.
Indication of the dependency of the presence of a data or metadata attribute when reported in a Data or Metadata Set.
Индикација зависности присуства атрибута података или метаподатака attribute када се пријављује у скупу података или Metadata Set.
Usage status
Policy for release of the data to users, scope of dissemination (e.g. to the public, to selected users), how users are informed that the data are being released, and whether the policy determines the dissemination of statistical data to all users.
Политика објављивања података корисницима, обим дистрибуције (нпр. јавности, одабраним корисницима), како се корисници обавештавају о објављивању података, и да ли политика одређује дистрибуцију статистичких података свим корисницима.
Release policy - user access
јединица мере је количина или прираштај којим се нешто броји или описује, као што су kg, mm, °C, °F, новчане units као што су евро или амерички долар, једноставни бројеви или индекси. јединица мере у вези са unit multiplier, пружа ниво детаља за вредност променљиве. За поруке података, concept је обично представљен codes. За поруке метаподатака, concept је обично представљен слободним текстом.
The unit of measure is a quantity or increment by which something is counted or described, such as kg, mm, °C, °F, monetary units such as Euro or US dollar, simple number counts or index numbers. The unit of measure in connection with the unit multiplier, provides the level of detail for the value of the variable. For data messages, the concept is usually represented by codes. For metadata messages the concept is usually represented by free text.
Unit in which the data values are expressed.
у којем су вредности података изражене.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_UNIT_MEASURE
Unit of measure
Термин „variable“ се овде подразумева у математичком смислу, односно као величина која може да прими било коју вредност из одређеног скупа вредности. Погодно је да се иста реч користи за означавање неомерљивих карактеристика, на пример, „sex“ је variable у том смислу, јер свака људска особа може имати једну од две вредности, мушко или женско.
The term "variable" is meant here in the mathematical sense, i.e. a quantity which may take any one of specified set of values. It is convenient to apply the same word to denote non-measurable characteristics, e.g. "sex" is a variable in this sense since any human individual may take one of two "values", male or female.
Concept used as a characteristic of a unit being observed that may assume more than one of a set of values to which a numerical measure or a category from a classification can be assigned.
Концепт који се користи као карактеристика јединице која се посматра и која може да има вишеструке вредности из скупа вредности којима се може доделити нумеричка мера или категорија из класификације.
Statistical variable
Single value of the set of values for a Member Selection.
Појединачна вредност скупа вредности за Member Selection.
Member Value
The Category can link to any identifiable object and can help discovery of structural metadata. In a data dissemination or data collection system the Category will probably link to a Dataflow or Metadataflow to support data or metadata discovery or data or metadata collection management. The Category can link to multiple identifiable objects and any identifiable object can link to multiple Categories, possibly in different Category Schemes. The link between a single Category and a single identifiable object is contained in a Categorisation.
Категорија може да се веже за било који идентификовани објекат и може помоћи у проналаску structural metadata. У систему дистрибуције или прикупљања података, Категорија ће вероватно бити повезана са Dataflow или Metadataflow како би се подржало проналажење података или метаподатака, или управљање прикупљањем података или метаподатака. Категорија може да се веже за више идентификованих објеката, а било који идентификовани објекат може да се веже за више Категорија, могуће у различитим Category Schema-ма. Веза између једне Категорије и једног идентификованог објекта је садржана у Categorisation.
Structural metadata concept that classifies structural metadata objects.
Структурни метаподаци који класификују објекте структурних метаподаци.
Category
Standard national accounts valuations include the basic price (what the seller receives) and the purchaser's price (what the purchaser pays). The purchaser's price is the basic price, plus taxes less subsidies on products, plus invoiced transportation and insurance services, plus distribution margin. Other valuation bases may be used in other contexts. International trade in goods considers the free on board (fob) price and cost-insurance-freight price, among others. The Concept refers to valuation rules used for recording flows and stocks, including how consistent the practices used are with internationally accepted standards, guidelines, or good practices.
Стандардна национална рачуноводство укључује основну цену (шта продавац прима) и цену купца (шта купац плаћа). Цена купца је основна цена, плус порези мање субвенције на производе, плус фактурисане услуге транспорта и осигурања, плус маржа дистрибуције. Друге основе valuation могу се користити у другим контекстима. Међународна трговина робом разматра цену франко на пловидбу (fob) и цену трошкова-осигурања-фрејт, између осталог. Concept се односи на valuation правила која се користе за евидентирање токова и залиха, укључујући како су праксе које се користе усклађене са међународно прихваћеним стандардима, смерницама или добром праксом.
Definition of the price per unit, for goods and services flows and asset stocks.
Дефиниција цене по unit, за токове робе и услуга и залихе имовине.
Recommended representation: Code list; String Codelist ID: CL_VALUATION
Valuation
This concept is typically used in the SNA (System of National Accounts) where transactions are first analysed according to their nature, then, for certain sectors or kind of transactions, from the expenditure side, by purpose, answering the question "for what purpose?" The classifications supporting this concept are the following: Classification of the functions of government (COFOG); Classification of individual consumption by purpose (COICOP), Classification of the purposes of non-profit institutions serving households (COPNI); Classification of outlays of producers by purpose (COPP). The main purpose of these classifications is to provide statistics which experience has shown to be of general interest for a wide variety of analytical uses. For example, COICOP shows items such as household expenditure on food, health and education services all of which are important indicators of national welfare; COFOG shows government expenditure on health, education, defence, etc. and is also used to distinguish between collective services and individual consumption of goods and services provided by government.
Овај concept се обично користи у СНА (Систему националних рачуна) где се трансакције прво анализирају према њиховој природи, затим, за одређене sectors или врсту трансакција, са стране трошкова, сврси, одговарајући на питање „у коју сврху?". classifications које подржавају овај concept су следеће: Classification функција владе (COFOG); Classification појединачне потрошње по намени (COICOP), Classification сврха непрофитних институција које служе домаћинствима (COPNI); Classification расхода продуцената по намени (COPP). Главна сврха ових classifications је да обезбеде статистику за коју је искуство показало да је од општег интереса за широк спектар аналитичких употреба. На пример, COICOP показује ставке као што су трошење домаћинстава на храну, здравствене и образовне услуге, све од којих су важни indicators националног благостања; COFOG показује државне расходе за здравство, образовање, одбрану, итд. и такође се користи за разликовање колективних услуга и појединачне потрошње добара и услуга које пружа влада.
Breakdown of spending by institutional sectors between major expenditure functions.
Расподела трошкова по institutional sectors између главних функција расхода.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_COFOG; CL_COICOP; CL_COPNI; CL_COPP
Expenditure according to purpose
Non-sampling errors may arise from many different sources such as defects in the sampling frame, faulty demarcation of sample units, defects in the selection of sample units, mistakes in the collection of data due to personal variations, misunderstanding, bias, negligence or dishonesty on the part of the investigator or of the interviewer, mistakes at the stage of the processing of the data, etc. Non-sampling errors may be categorised as: Coverage errors (or frame errors) due to divergences between the target population and the frame population; Measurement errors occurring during data collection; Nonresponse errors caused by no data collected for a population unit or for some survey variables; Processing errors due to errors introduced during data entry, data editing, sometimes coding and imputation; Model assumption errors.
Грешке које нису узроковане узорковањем могу настати из различитих извора, као што су недостаци у оквиру узорковања, погрешна демаркација узорка јединица, недостаци у избору узорка јединица, грешке у прикупљању података због личних варијација, неразумевања, пристрасности, немарности или непоштења истраживача или интервјуера, грешке у фази обраде података итд. Грешке које нису узроковане узорковањем могу се категорисати као: Грешке у покривености (или грешке оквира) због разлика између циљне популације и популације у оквиру; Грешке у мерењу које се јављају током прикупљања података; Грешке у одговору узроковане тиме што ниједан податак није прикупљен за популациону јединицу или за неке променљиве у анкети; Грешке у обради због грешака које настају током уноса података, уређивања података, понекад кодирања и импутације; Грешке у претпоставкама модела.
Error in sample estimates which cannot be attributed to sampling fluctuations.
Грешка у процењеним узорцима која се не може приписати флуктуацијама узорковања.
Non-sampling error
Размена података треба да се одвија на начин да се информативни садржај или значење приписано подацима не мења током преноса.
Data exchange should take place in such a manner that the information content or meaning assigned to the data is not altered during the transmission.
Process of sending and receiving data.
Процес слања и примања података.
Data exchange
За овај statistical indicator: „Број несрећа на хиљаду становника“, мера је „Број несрећа“. Термини „Measure“ и „Statistical indicator” су се често користили наизменично, стога постојеће употребе термина могу да се разликују од дефиниција описаних овде.
For this statistical indicator: "Number of accidents per thousand of population", the measure is "Number of accidents". The terms "Measure" and "Statistical indicator" have often been used interchangeably, therefore the existing uses of the terms may differ from the definitions described here.
Data element that represents a simple aggregation and which takes one or more vectors as arguments and returns a scalar.
Елемент података који представља једноставну агрегацију и који узима један или више вектора као аргументе и враћа скалар.
Measure
Постоји неколико метода прикупљања података који се користе за званичну статистику, укључујући компјутерски помогнути лични или телефонски интервју (CAPI/CATI), поштанске анкете, електронске или интернет анкете, директно посматрање, административне data sources, веб-скрејпинг и изворе краудсорсинга. Прикупљање података може бити искључиво у статистичке сврхе или углавном у нес статистичке сврхе.
There are a number of data collection methods used for official statistics, including computer-aided personal or telephone interview (CAPI/CATI), mailed questionnaires, electronic or internet questionnaires, direct observation, administrative data sources, web-scraping and crowdsourcing sources. The data collection may be exclusively for statistical purposes, or primarily for non-statistical purposes.
Метод који се примењује за прикупљање података за званичну статистику.
Method applied for gathering data for official statistics.
Data collection method
Описи периодичних студија које се односе на data revisions. Ове студије могу садржати квантитативне measures ефеката ревизија, као што су средња ревизија и варијанса ревизије у проценама.
Description of periodic studies related to data revisions. These studies can contain quantitative measures of the effects of revisions, such as mean revision and revision variance in estimates.
Информације о студијама ревизије података и анализама.
Information about data revision studies and analyses.
Data revision - studies
Comparability over time refers to the degree of comparability between the results of two or several surveys related to the same domain, carried out by the same statistical agency.
Упоредивост током времена се односи на степен упоредивости између резултата две или више анкета које се односе на исту област, које спроводи иста статистичка агенција.
Степен у коме су статистички подаци поредиви или усклађени током времена.
Extent to which statistics are comparable or reconcilable over time.
Comparability - over time
Овај елемент метаподатака односи се на примену формализованог система који документује структуру, одговорности и процедуре које су успостављене за задовољавање корисника, уз континуирано побољшање процеса производње и ширења података. Он такође обухвата у којој мери ресурси испуњавају захтеве.
This metadata element refers to the application of a formalised system that documents the structure, responsibilities and procedures put in place for satisfying users, while continuing to improve the data production and dissemination process. It also includes how well the resources meet the requirement.
Systems and frameworks in place within an organisation to manage the quality of statistical products and processes.
Системи и оквири који су успостављени у оквиру организације за управљање квалитетом статистичких производа и процеса.
Quality management
The functionality and behaviour of a repository for structural metadata is specified as part of the SDMX standard. In order for this repository to be compliant with the SDMX specification it must support the ability to accept for submission SDMX structural and Data Source metadata and the ability to accept an SDMX-compliant query for the metadata. An SDMX Registry is provided as a web service and the technical mechanisms used for the submission and query are specified in the SDMX Registry Specification and the SDMX Web Services Guidelines. It is not obligatory for an SDMX-compliant registry to support all of the SDMX structural metadata nor all of the varieties of methods of query and response specified in the SDMX Registry Specification and SDMX Web Services Guidelines. However, in order to be SDMX-compliant an SDMX Registry must comply with the SDMX Registry Specification and the SDMX Web Services Guidelines.
Функционалност и понашање репозиторијума за структурне метаподатке дефинисани су као део SDMX стандарда. Да би овај репозиторијум био у складу са спецификацијама SDMX-а , он мора подржавати пријем ​​​​​​​SDMX ​​​​​​​структурних метаподатака и метаподатака о изворима података, као и пријем SDMX-усклађених упита за метаподатке. SDMX регистар је доступан као веб сервис, а технички механизми који се користе за подношење и слање упита дефинисани су у спецификацији SDMX регистрa и смерницама за SDMX веб сервисе. Није обавезно да регистар који је у складу са SDMX-ом подржава све структурне метаподатке нити све различите методе слања упита и одговора које су наведене у спецификацији SDMX регистрa и смерницама за SDMX веб сервисе. Међутим, да би био у складу са SDMX, SDMX регистар мора бити у складу са спецификацијом SDMX регистрa и смерницама за SDMX веб сервисе.
Repository for structural metadata and registered Data Sources whose interfaces and behaviour comply with the SDMX technical standards.
Репозиторијум за структурне метаподатке и регистроване изворе података чији су интерфејси и понашање су у складу са SDMX техничким стандардима.
SDMX регистар
Овај елемент метаподатака односи се на различите начине дистрибуције који се користе за стављање података на располагање јавности. Укључује опис различитих доступних формата, укључујући где и како добити информације (на пример штампани материјал, електронске публикације, онлајн базе података).
This metadata element refers to the various means of dissemination used for making the data available to the public. It includes a description of the various formats available, including where and how to get the information (for instance paper, electronic publications, online databases).
Media by which statistical data and metadata are disseminated.
Медијум којим се дистрибуирају статистички подаци и метаподаци.
Dissemination format
The technical time format and its related Codelist are part of the technical standards for SDMX-EDI and SDMX-XML. In version 2.0 of SDMX there is a recommendation to use the time format attribute to gives additional information on the way time is represented in the message. Following an appraisal of its usefulness this is no longer required. However, it is still possible, if required, to include the time format attribute in SDMX-ML.
Технички формат времена и његов повезани Codelist су део техничких стандарда за SDMX-EDI и SDMX-XML. У верзији 2.0 од SDMX постоји препорука да се користи формат времена attribute да пружи додатне информације о начину на који је време представљено у поруци. Након процене његове корисности, то више није обавезно. Међутим, је и даље могуће, ако је потребно, укључити формат времена attribute у SDMX-ML.
Технички формат за representation времена.
Technical format for the representation of time.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_TIME_FORMAT
Time format
У поређењу са родитељским concept - timeliness - овај concept покрива само time period између краја reference period и пријема података од стране агенције за прикупљање података compiling agency. Овај time period се одређује факторима као што су кашњења која одражавају институционалне аранжмане за пренос података.
Compared to the parent concept - timeliness - this concept only covers the time period between the end of the reference period and the receipt of the data by the data compiling agency. This time period is determined by factors such as delays reflecting the institutional arrangements for data transmission.
Време између краја reference period и стварног пријема података од стране compiling agency.
Time between the end of a reference period and the actual receipt of the data by the compiling agency.
Timeliness - source data
This is not a stand-alone concept; it is related to the concept TIME_PERIOD which it further specifies (e.g. TIME_PERIOD "Monthly" and TIME_PER_COLLECT "End of period"). This concept is crucial in case of time period transformations.
Ово није самостални concept; везује се за concept TIME_PERIOD који додатно специфицира (нпр. TIME_PERIOD "Monthly" и TIME_PER_COLLECT "End of period"). Овај concept је кључан у случају трансформација time period.
Сегменти time period за које су прикупљена опажања (као што су средина, просек или крај периода) за циљни reference period.
Segment(s) of the time period for which the observations have been collected (such as middle, average or end of period) for the target reference period.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_TIME_PER_COLLECT
Time period - collection
Овај елемент метаподатака се користи за описивање општих смерница за руковање data revisions које примењује data providing agency.
This metadata element is used to describe the general guidelines for handling data revisions applied by a data providing agency.
Политика која има за циљ да обезбеди транспарентност дистрибуираних података, посредством компилације прелиминарних података који се касније ревидирају.
Policy aimed at ensuring the transparency of disseminated data, whereby preliminary data are compiled that are later revised.
Data revision - policy
Делимично се валидација може извршити процесима који проверавају синтаксу података у складу са стандардом, на пример, процесом за валидацију XML инстанце (на пример, SDMX Data Set) у односу на XML шему која дефинише дозвољену структуру и садржај инстанце. У SDMX structural metadata садрже додатне метаподатке који се могу користити за валидацију, али који се не могу изразити у XML шеми. Примери ових додатних метаподатака укључују Constraints и Data Providers. Constraint се користи за навођење codes који су садржани у Codelist и који су валидни за тип (подскуп) података који треба изразити у Data Set у датом контексту. Data Provider наводи који тип података се очекује или дозвољава да пријави или дистрибуира одређени појединац или организација.
In part the validation can be performed by processes that check the syntax of the data for conformance with the standard, e.g. a process for validating an XML instance (e.g. an SDMX Data Set) against the XML schema that defines the allowable structure and content of the instance. In SDMX the structural metadata contain additional metadata that can be used for validation but which cannot be expressed in an XML schema. Examples of these additional metadata include Constraints and Data Providers. The Constraint is used to specify the codes that are contained in a Codelist and which are valid for the type (sub set) of data that are to be expressed in Data Set in given context. The Data Provider specifies which type of data is expected or allowed to be reported or disseminated by a specific individual or organisation.
Процес утврђивања валидности података и reference metadata коришћењем structural metadata.
Process to determine the validity of data and reference metadata using structural metadata.
Structural validation
A reference metadata set also has a set of structural metadata which describes how it is organised. This metadata identifies what reference metadata concepts are being reported, how these concepts relate to each other (typically as hierarchies), what their presentational structure is, how they may be represented (as free text, as coded values, etc.), and with which formal object types they are associated.
Скуп референтних метаподатака такође има и сукп структурних метаподатака који описује како је организован. Ови метаподаци идентификују који се концепти референтних метаподатака извештавају, у каквом су односу ти концепти једни према другима (типично као хијерархије), која је њихова презентациона структура, како могу да буду приказани (као слободан текст, као шифриране вредности, итд.), и са којим формалним типовима објеката могу да буду повезани.
Збирка концепата, структуре и коришћења метаподатака када се користи за прикупљање или дисеминацију референтних метаподатака.
Collection of metadata concepts, structure and usage when used to collect or disseminate reference metadata.
Ток метаподатака
There are two types of population: target population and survey population. A "target population" is the population outlined in the survey objects about which information is to be sought and a "survey population" is the population from which information is obtained in a survey. The target population is also known as the scope of the survey and the survey population as the coverage of the survey. For administrative Data Sources, the corresponding populations are the "target population", as defined by the relevant legislation and regulations, and the actual "client population".
Постоје две врсте становништва: циљно становништво и становништво обухваћено истраживањем. „Циљно становништво“ је становништво које је дефинисано у циљевима истраживања о коме се траже информације, а „ становништво обухваћено истраживањем“ је становништво од којег се прикупљају информације у истраживању. Циљно становништво је такође познато као обухват истраживања, а становништво обухваћено истраживањем као coverage истраживања. За административне Data Sources, одговарајућа становништва су „циљно становништво“, како је дефинисано релевантном законском регулативом, и стварно „клијентско становништво“.
Total membership or population or "universe" of a defined class of people, objects or events.
Укупно чланство или становништво или „универзум“ дефинисане класе људи, објеката или догађаја.
Statistical population
Овај елемент метаподатака описује све применљиве sectors повезане са Data Set. Пример је "Production units and households" у еколошким рачунима.
This metadata element describes all applicable sectors associated with the Data Set. An example is "Production units and households" in environmental accounts.
Опис sectors обухваћених статистиком.
Description of sectors covered by the statistics.
Sector coverage
Овај contact се односи на contact тачку за податке и метаподатке.
This contact refers to the contact point for data and metadata.
Обративо подељење организације.
Addressable subdivision of an organisation.
Contact organisation unit
This is used to group Dataflows and Metadataflows to support data publication.
Ово се користи за груписање Dataflows и Metadataflows у сврху подршке објављивању података.
Component of a Reporting Taxonomy that gives structure to a report and links to data and metadata.
Component репортиншке таксономије која даје структуру извештају и повезује га са подацима и метаподацима.
Reporting Category
A Categorisation consists of a source property and a target property which define a relationship. The source describes the identifiable object (e.g. a Dataflow), and the target describes the Category.
Категоризација се састоји од изворног својства и циљног својства који дефинишу однос. Извор описује идентификовани објекат (нпр. Dataflow), а циљ описује Category.
Структурни металиди подаци који повезују идентификовани објекат са Category.
Structural metadata concept that links an identifiable object to a Category.
Categorisation
The concept of "occupation" is defined as a set of jobs whose main tasks and duties are characterized by a high degree of similarity. Persons may be classified by occupation through their relationship to a present, past or future job. A "job" is defined as "the set of tasks and duties performed or meant to be performed by one person for a single economic unit" (19th International Conference of Labour Statisticians - ICLS). The latest international standard for classification of occupations is the 2008 International Standard Classification of Occupations (ISCO-08). The agency responsible for this topic is the International Labour Organization (ILO).
Концепт „occupation“ је дефинисан као скуп jobs чији су главни задаци и дужности карактерисани високим степеном сличности. Особе се могу класификовати према occupation кроз њихов однос према тренутном, прошлом или будућем job. „job” је дефинисан као „скуп задатака и дужности које обавља или би требало да обавља једна особа за једну економску unit” (19th Међународна конференција статистичара рада - ICLS). Најновији међународни стандард за classification occupations је Међународна стандардна Classification професија из 2008. године (ISCO-08). Агенција одговорна за ову област је Међународна организација рада (ILO).
Врста посла обављеног у job дефинисана главним задацима и дужностима које се обављају.
Kind of work done in a job as defined by the main tasks and duties performed.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_OCCUPATION
Occupation
The Structure Set can contain maps between two Item Schemes of the same type: Codelist, Concept Scheme, Organisation Unit Scheme, Data Provider Scheme, Data Consumer Scheme. The Structure Set can also contain a map between two Data Structures i.e. map of the Dimensions and Attributes and corresponding code values where these are also mapped. A typical use of Structure Sets is to provide mappings between an SDMX data structure used in an internal system with an SDMX structure of an external dataset when imported to or exported from the internal system.
Скуп структуре може да садржи мапе између два Item Schemes истог типа: Codelist, Concept Scheme, Organisation Unit Scheme, Data Provider Scheme, Data Consumer Scheme. Скуп структуре може да садржи и мапу између две структуре података, тј. мапу Димензија и Атрибута и одговарајућих кодова вредности где су ови такође мапирани. Типична употреба Скупова структуре је да се пруже мапе између SDMX структуре података која се користи у интерном систему и SDMX структуре екстерног датасета када се увезу или извезу из интерног система.
Одржана колекција Структура Мапа које повезују Components у односу извор/однос где постоји семантичка еквиваленција између изворних и циљних Components.
Maintainable collection of Structure Maps that link Components together in a source/target relationship where there is a semantic equivalence between the source and the target Components.
Structure Set
Такви Data Sets садрже само податке који треба да буду ажурирани. За сваку series подаци могу садржати само attributes (то јест, без опажања); или само податке (то јест, без attributes); или комбинацију опажања и attributes. Имајте на уму да у поступеном ажурирању скуп података или метаподатака може изоставити обавезне attributes.
Such Data Sets contain only the data that need to be updated. For any one series the data may contain only attributes (i.e. no observations); or just data (i.e. no attributes); or a mixture of observations and attributes. Note that in an incremental update a set of data or metadata may omit mandatory attributes.
Порука података или метаподатака која се користи за промену дела садржаја скупа података или Metadata Set.
Data or metadata message that is used for changing a part of the content of a Data or Metadata Set.
Incremental update
This concept is related to data and determines the exact status of the value. i.e. if a specific value is confidential or not. This concept is always coded, i.e. it takes its value from the respective Codelist.
Овај concept се односи на податке и одређује тачан статус вредности, односно да ли је одређена вредност поверљива или не. Овај concept је увек кодиран, односно добија своју вредност из одговарајућег Codelist.
Information about the confidentiality status of the object to which this attribute is attached.
Информације о статусу поверљивости објекта коме је приложен овај attribute.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_CONF_STATUS
Confidentiality - status
Овај метаподатак квантификује временски интервал између датума објављивања резултата и датума референтности за податке.
This metadata element quantifies the interval of time between the release date of results and the date of reference for the data.
Interval of time (expressed in days, weeks, etc.) from the last day of the reference period to the day of publication of results.
Интервал времена (изражен у данима, недељама итд.) од последњег дана reference period до дана објављивања резултата.
Time lag
Sources of processing errors include all post-collection operations, as well as the printing of questionnaires. Most processing errors occur in data for individual units, although errors can also be introduced in the implementation of systems and estimates. In survey data, for example, processing errors may include transcription errors, coding errors, data entry errors and errors of arithmetic in tabulation.
Извори грешака у обради обухватају све операције које се спроводе након прикупљања података, као и штампање упитника. Већина грешака у обради се јавља у подацима за појединачне units, иако грешке могу настати и у имплементацији система и проценама. У подацима прикупљеним истраживањима, на пример, грешке у обради могу укључивати грешке при преписивању, грешке у кодирању, грешке уноса података и грешке у аритметици при табелирању.
Error in final survey results arising from the faulty implementation of correctly planned implementation methods.
Грешка у коначним резултатима анкете која настаје услед погрешне имплементације правилно планираних метода имплементације.
Processing error
Set of permissible values for one Component of a data or metadata structure.
Скуп дозвољених вредности за један Component структуре података или метаподатака.
Member Selection
Географска покривеност указује на везу статистичке посматрања са одређеном облашћу, као што су макро региони, земље, подручја, локалитети и/или типови градова које обухвата. Овај concept је обично reference metadata, стога је моделиран као attribute у DSD, или MSD concept. Ево примера који показује географску покривеност и употребу reference area из Статистике о приходима и животном стандарду (SILC): Географска покривеност (MSD concept): Може искључити мале делове националне територије који износе не више од 2% националног становништва и националних територија. Reference area (DSD Dimension): FR – Француска. Још један пример из анкете о домаћинствима из 2014. године из Аргентине: Географска покривеност (DSD attribute): Главни градови или метрополитанска подручја. Reference area (DSD Dimension): AR – Аргентина.
The geographical coverage specifies the relation of the statistical observation to a kind of area like macro regions, countries, sub-regions, localities, and/or types of cities covered. This concept is usually reference metadata, therefore modelled as an attribute in a DSD, or an MSD concept. Here is an example showing geographical coverage and reference area usage from Statistics on Income and Living Conditions (SILC): Geographical coverage (MSD concept): May exclude small parts of the national territory amounting to no more than 2% of the national population and the national territories. Reference area (DSD Dimension): FR – France. Another example from the 2014 household survey of Argentina: Geographical coverage (DSD attribute): Main cities or metropolitan areas. Reference area (DSD Dimension): AR – Argentina.
Characterisation of the statistical units according to geographical criteria.
Карактеризација статистичких јединица према географским критеријумима.
Geographical coverage
Apart from bilateral exchange, the SDMX initiative identifies two other basic forms of exchange of statistics and metadata between organisations, i.e. multilateral exchange and data-sharing.
Поред билатералне размене, иницијатива SDMX идентификује још два основна облика размене статистичких података и метаподатака између организација, односно мултилатералну размену и размену података.
Размена података и/или метаподатака између организације која шаље и организације која прима, где су сви аспекти процеса размене договорени између страна, укључујући механизам за размену података и метаподатака, формате, фреквенцију или распоред, и начин коришћен за комуникацију у вези са разменом.
Exchange of data and/or metadata between a sending organisation and a receiving organisation where all aspects of the exchange process are agreed between counterparties, including the mechanism for exchange of data and metadata, the formats, the frequency or schedule, and the mode used for communications regarding the exchange.
Bilateral exchange
E-mail address of the contact points for the data or metadata.
Е-маил адреса контакт лица за податке или метаподатке.
Contact email address
The cost is associated with a statistical product and can be financial, human or time-related. It may consist of staff costs, data collection costs and other costs related to reporting obligations. The burden is often measured by costs for the respondents (businesses, institutions, households, individuals) imposed by a statistical obligation. The overall burden of delivering the information depends on: a) the number of respondents; b) the average time required to provide the information, including time spent after receipt of the questionnaire ("recontact time"); and c) the hourly cost of a respondent's time.
Трошкови су повезани са статистичким производом и могу бити финансијски, људски или временски. Могу се састојати од трошкова запослених, трошкова прикупљања података и других трошкова у вези са извештајним обавезама. Оптерећење се често мери трошковима за анкетиране (предузећа, институције, домаћинства, појединци) које намеће статистичка обавеза. Укупна тежина пружања информација зависи од: а) броја анкетираних; б) просечног времена потребног за пружање информација, укључујући време проведено након пријема упитника ("време за поновни контакт"); и ц) сатног трошка времена анкетираног.
Трошкови повезани са прикупљањем и производњом статистичког производа, као и терет наметнут испитаницима.
Cost associated with the collection and production of a statistical product, as well as the burden imposed on respondents.
Cost and burden
This model is represented in UML (Unified Modelling Language). Section Two of the SDMX technical standard (SDMX Information Model) describes the parts of the model that pertain to structural metadata. Additional structures that relate to Subscription (request to be notified of changes) and Notification (of the changes) are described in Section Five of the SDMX technical standard (Registry Specification). All implementation artefacts such as SDMX-ML and SDMX-EDI specifications for data and structures are derived from the SDMX Information Model and there is a close correlation between the model and these implementation artefacts. This close correlation results in the ability to build syntax and version independent software that can work at the level of the model but which support the various syntaxes and versions of the SDMX implementation artefacts.
Овај модел је представљен у UML (Unified Modelling Language). Други део техничког стандарда SDMX (SDMX Information Model) описује делове модела који се односе на structural metadata. Додатне структуре које се односе на Subscription (захтев за обавештавање о променама) и Notification (о променама) описане су у петом делу техничког стандарда SDMX (Registry Specification). Сви елементи имплементације artefacts као што су спецификације за SDMX-ML и SDMX-EDI за податке и структуре, изведени су из SDMX Information Model и постоји блиска корелација између модела и ових елемената имплементације artefacts. Ова блиска корелација доводи до могућности изградње софтвера независног од синтаксе и верзије који може да ради на нивоу модела, али који подржава различите синтаксе и верзије елемената имплементације SDMX artefacts.
Концептуални модел за дефинисање и описивање класа, attributes, и односа стандарда SDMX.
Conceptual model for defining and describing the classes, attributes, and relationships of the SDMX standard.
SDMX Information Model
Ова логичка формализација правила за валидацију и трансформацију може бити имплементирана у неколико програмских languages за извршење (SAS, R, Java, SQL, итд.), али ће обезбедити „неутралан“ израз процеса који се одвија.
This logical formalisation of validation and transformation rules can be implemented in several programming languages for execution (SAS, R, Java, SQL, etc.), but will provide a "neutral" expression of the processing taking place.
Статистички оријентисан language и информациони модел који се користи за изражавање логичких правила валидације и трансформација на подацима, било да су описани као димензионална табела или као unit–записи података.
Statistics-oriented language and information model used to express logical validation rules and transformations on data, whether described as a dimensional table or as unit-record data.
Validation and Transformation Language
This metadata element can be used to describe IT aspects about the data, e.g. the storage system used, or technical systems related to the exchange.
Овај елемент метаподатака може да се користи за описивање ИТ аспеката података, на пример систем складиштења који се користи, или технички системи у вези са разменом.
Technical details related to the data.
Технички детаљи у вези са подацима.
Technical information
Статус у запослењу је кључна карактеристика посла који држи запослено лице. Успоставља се на основу типа овлашћења које запослено лице може да врши у вези са обављеним радом и типа економског ризика коме је запослено лице изложено.
Status in employment is a key characteristic of the job held by an employed person. It is established based on the type of authority that the employed person is able to exercise in relation to the work performed and the type of economic risk to which the employed person is exposed.
Врста експлицитног или имплицитног уговора о запослењу који запослено лице има у свом job.
Type of explicit or implicit contract of employment which an employed person has in their job.
Status in employment
Овај concept се примењује ако је потребно да се подаци категоришу по полу. concept је уопштено кодиран, односно представљен преко Codelist. Примењује се не само на људе већ и на животиње и друге живе организме.
This concept is applied if data need to be categorised by sex. The concept is in general coded, i.e. represented through a Codelist. It applies not only to human beings but also to animals and other living organisms.
Стање бити мушко или женско.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_SEX
Sex
This metadata element is used to provide textual descriptions and references to legislation or other rules related to statistical confidentiality. It should provide the assurance that all necessary methods assuring confidentiality have been applied to the data.
Овај елемент метаподатака користи се за пружање текстуалних описа и референци на законодавство или друга правила у вези са статистичком confidentiality. Треба да пружи уверавање да су све потребне методе за обезбеђење confidentiality примењене на податке.
Законодавни мерами или друге формалне процедуре које спречавају неовлашћено откривање података којима се идентификује особа или економска јединица, директно или индиректно.
Legislative measures or other formal procedures which prevent unauthorised disclosure of data that identify a person or economic entity either directly or indirectly.
Confidentiality - policy
Тежина система тежања за индексну бројку израчуната према информацијама које се односе на base period уместо, на пример, тренутног периода.
Weight of a weighting system for an index number computed according to the information relating to the base period instead, for example, of the current period.
Recommended representation: Code list; String Codelist ID: CL_BASE_WEIGHT
Base weight
Различите организације за прикупљање података имају различите методе имплементације методе извршног извештавања. Већина њих користи веб технологију или електронску пошту.
Different data collecting organisations have varying methods of implementing a push reporting method. Most of these use web technology or email.
Подаци или метод извештавања reference metadata који захтева од пружаоца да информације учини доступним путем преноса, као што су електронска пошта или други електронски метод.
Data or reference metadata reporting method that requires the provider to make the information available by means of transfer such as email or other electronic method.
Push (reporting method)
Да би се задржало поверење у званичну статистику, статистички органи морају да одлучују у складу са строго професионалним разматрањима, укључујући научне принципе и професионалну етику, о методама и процедурама за прикупљање, обраду, складиштење и презентацију статистичких података (Фундаментални принципи званичне статистике Уједињених нација, принцип 2). Овај метаподатак описује елементе који пружају уверење да су статистике произведене на непристрасан начин; елементе који пружају уверење да су избори извора и статистичких техника, као и одлуке о дистрибуцији, информисани искључиво статистичким разматрањима; елементе који пружају уверење да се регрутовање и унапређење особља заснива на релевантној способности; елементе који пружају уверење да статистичка јединица има право на comment поводом погрешне интерпретације и злоупотребе статистике, смернице за понашање особља и процедуре које се користе да се особље упозна са овим смерницама; друге праксе које пружају уверење о независности, интегритету и одговорности статистичког органа.
To retain trust in official statistics, the statistical agencies need to decide according to strictly professional considerations, including scientific principles and professional ethics, on the methods and procedures for the collection, processing, storage and presentation of statistical data (United Nations Fundamental Principles of Official Statistics, principle 2). This metadata element describes the elements providing assurances that: statistics are produced on an impartial basis; elements providing assurances that the choices of sources and statistical techniques as well as decisions about dissemination are informed solely by statistical considerations; elements providing assurances that the recruitment and promotion of staff are based on relevant aptitude; elements providing assurances that the statistical entity is entitled to comment on erroneous interpretation and misuse of statistics, guidelines for staff behaviour and procedures used to make these guidelines known to staff; other practices that provide assurances of the independence, integrity, and accountability of the statistical agency.
Standard, skill and ability suitable for producing statistics of good quality.
Стандард, вештина и способност погодни за производњу статистике доброг квалитета.
Professionalism
Within SDMX, the list of statistical subject-matter domains (aligned to the Classification of International Statistical Activities maintained by the Conference of European Statisticians of the United Nations Economic Commission for Europe, UNECE) is a standard reference list against which the categorisation schemes of various participants in exchange arrangements can be mapped to facilitate data and metadata exchange. This allows the identification of subject-matter domain groups involved in the development of guidelines and recommendations relevant to one or more statistical domains. Each of these groups could define domain-specific Data Structure Definitions, Concepts, etc.
(У оквиру SDMX, списак Statistical subject-matter domains (усаглашен са Класификацијом међународних статистичких активности коју одржава Конференција европских статистичара при Економској комисији Уједињених нација за Европу, UNECE) представља стандардни референтни списак према којем се категоријски шеми различитих учесника у аранжманима размене могу меповати како би се олакшала размена података и метаподатака. Ово омогућава идентификацију група предметних области које су укључене у развој смерница и препорука које се односе на једну или више Statistical subject-matter domains. Свако од ових група могло би дефинисати специфичне за домен податачкихдефиниције структура, концепте, итд.) У оквиру SDMX-а, листа статистичких предметних домена (усклађених са Класификацијом међународних статистичких активности коју води Конференција европских статистичара из Економске комисије за Европу Уједињених нација, УНЕЦЕ) представља стандардну референтну листу у односу на коју схеме категоризације различитих учесника у аранжманима размене могу да се мапирају како би се олакшала размена података и метаподатака. Ово омогућава индентфикацују групе предметних домена који су укључени у развој смерница и препоруке које су битне за један или више статистичких домена. Свака од ових група могла би да дефинише дефиниције структуре података, концепте, итд., који су специфични за дати домен.
Statistical activity that has common characteristics with respect to concepts and methodologies for data collection, manipulation and transformation.
(Статистичка активност која има заједничке карактеристике у погледу concepts и методологија за прикупљање, манипулацију и трансформацију података.) Статистичка активност која има заједничке карактеристике у односу на концепте и методологије за прикупљање, руковање и трансформацију података.
Статистички предметни домен
When relevant, deviations from statistical standards, guidelines, or good practices, should be documented.
Када је то релевантно, одступања од статистичких стандарда, смерница или добре праксе треба документовати.
Метаподатак који се користи за а) навођење класификација које се користе за одређени Data Set или скуп Data Sets, и б) описивање како оне одговарају међународно прихваћеним стандардима, смерницама или добром праксом.
Metadata element used to a) list the classification(s) being used for a given Data Set or set of Data Sets, and b) describe how these conform to internationally agreed standards, guidelines, or good practices.
Classification system
This metadata element is used to define and describe the types of variables provided (raw figures, annual growth rates, index, flow or stock data, etc.) referring to internationally accepted statistical standards, guidelines, or good practices on which the concepts and definitions that are used for compiling the statistics are based. Discrepancies should be documented.
Овај елемент метаподатака користи се за дефинисање и описивање типова variables које се пружају (сирови подаци, годишња стопа раста, индекс, подаци о токовима или залихама, итд.), који се односе на међународно признате статистичке стандарде, смернице или добру праксу на којој се заснивају concepts и дефиниције које се користе за прикупљање статистике. Разлике би требало документовати.
Дефиниције и описи главних variables су дати.
Definitions and descriptions of the main variables provided.
Statistical concepts and definitions
У многим случајевима, референтни период и time period ће бити идентични, али постоје и случајеви када су различити. То може да се догоди ако подаци нису доступни за циљни референтни период, али су доступни за time period који се сматра довољно блиским. На пример, референтни период може бити календарска година, док су подаци доступни само за фискалну годину. У таквим случајевима, "референтни период" би требало да се односи на циљни референтни период, а не на стварни time period података. Разлика између циљног и стварног референтни период може бити наглашена у слободнотекстуалној белешци.
In many cases, the reference period and time period will be identical, but there are also cases where they are different. This can happen if data are not available for the target reference period, but are available for a time period which is judged to be sufficiently close. For example, the reference period may be a calendar year, whereas data may only be available for a fiscal year. In such cases, "reference period" should refer to the target reference period rather than the actual time period of the data. The difference between target and actual reference period can be highlighted in a free text note.
Timespan or point in time to which the measured observation is intended to refer.
Временски период или тачка у времену на коју се мерена опасервација односи.
Recommended representation: DateTime; String
Reference period
Артефакти обезбеђују функције које изведени елементи могу поново користити како би се подржала општа функционалност, као што је идентитет, верзирање, итд. Примери SDMX артефаката су “идентификујући артефакти” и “одрживи артефакти”.
Artefacts provide features which are reusable by derived elements to support general functionality such as identity, versioning etc. Examples of SDMX artefacts are "Identifiable Artefacts " and "Maintainable Artefacts".
Abstract concept denoting an element in the SDMX model having specific characteristics which are inherited by other elements.
Апстрактни концепт који обележава неки елемент у SDMX моделу са специфичним карактеристикама које наслеђују други елементи.
Артефакт
Data Providers are maintained in a Data Provider Scheme. The Data Provider can be linked to the type of data (Dataflow) or reference metadata (Metadataflow) that it reports or disseminates. This link provides the data collection system or data dissemination system.
Даваоци података се воде шеми давалаца података. Давлац података може да буде повезан са типом податка (ток података) или референтним метаподацима (ток метаподатака) који извештава или дисеминира. Ова веза обезбеђује систем за прикупљање података или систем за дисеминацију података.
Organisation or individual that reports or disseminates data or reference metadata.
Организација или особа који извештавају или дисеминирају податке или референтне метаподатке.
Recommended representation: String; Code list Codelist ID: CL_ORGANISATION
Давалац података
Недостатак Annotation конструкције је тај што она не преноси никакву семантику. Annotations су контејнери за додатне информације у вези са Artefact на који су причвршћени. То значи да је потребна референца која дефинише стандардно понашање и имплементацију како би партнери за размену интерпретирали Annotation на исти начин. Када се имплементирају у системима и апликацијама, стандардне Анотације се често називају "Анотације које подстичу акцију" или "машински употребљиве Annotations".
A drawback of the Annotation construct is that it conveys no semantics. Annotations are containers for additional information relating to the Artefact to which they are attached. This means that for an Annotation to be interpreted in the same way by exchange partners a reference is needed that defines some standard behaviour and implementation. When implemented in systems and applications standard Annotations are often referred to as "actionable Annotations" or "machine-actionable Annotations".
Information that is structured in a predefined way so that exchange partners can understand its content in an unambiguous way, and machines can parse the information and perform a specific action in response.
Информација која је структурисана на преддефинисан начин како би партнери за размену могли да разумеју њен садржај недвосмислено, а машине да анализирају информацију и изврше одређену радњу као одговор.
Standard Annotation
Originally from SDMX-EDI a sibling group is uniquely identified by a Data Set identifier combined with the sibling group key.
Оригинално из SDMX-EDI, родствена група се јединствено идентификује идентификатором Data Set у комбинацији са кључем родствена група.
Set of time series whose Keys differ only in the value taken by the frequency Dimension.
Скуп временских серија чији се кључеви разликују само по вредности коју узима димензија фреквенције.
Sibling group
SDMX представља ISO стандард који је осмишљен да би се описали статистички подаци и метаподаци, да би се нормализовала њихова размена и побољшало њихово ефикасно дељење међу организацијама. SDMX иницијативу спонзорише седам међународних организација (Банка за међународна поравнања– BIS, Европска централна банка– ECB, Евростат, Међународни монетарни фонд-IMF, Организација за економску сарадњу и развој-OECD, Статистички сектор Уједињених нација-UNSD и Светска банка-WB) са циљем олакшавања размене статистичких података и метаподатака коришћењем информационих технологија. Овај стандард обезбеђује интегрисани приступ размени статистичких података и метаподатака, омогућавајући интероперабилне имплементације унутар и између система који се баве разменом, извештавањем и дисеминацијом статистичких података и њихових сродних мета-информација. SDMX није само формат за размену података: он обухвата и скуп техничких стандарда и смерница усмерене на садржај , уз ИТ архитектуру и алате који се корсите за ефикасну размену и дељење статистичких података и метаподатака. Заједно, ови елементи могу подржати унапређење пословних процеса у било којој статистичкој организацији.
SDMX is an ISO standard designed to describe statistical data and metadata, normalise their exchange, and improve their efficient sharing across organisations. The SDMX initiative is sponsored by seven international organisations (Bank of International Settlements (BIS), European Central Bank (ECB), Eurostat, International Monetary Fund (IMF), Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), United Nations Statistical Division (UNSD) and World Bank) to facilitate the exchange of statistical data and metadata using information technologies. This standard provides an integrated approach to facilitating statistical data and metadata exchange, enabling interoperable implementations within and between systems concerned with the exchange, reporting and dissemination of statistical data and their related meta-information. It is not just a format for data exchange: it includes a set of technical standards and content-oriented guidelines, and is supported by an IT architecture and tools to be used for the efficient exchange and sharing of statistical data and metadata. Taken together, those elements may be used to support improved business processes for any statistical organisation.
Technical standard and content-oriented guidelines for the exchange and sharing of statistical information between organisations.
Технички стандард и смернице усмерене на садржај за размену и дељење статистичких информација међу организацијама.
Размена статистичких података и метаподатака, SDMX
Овај метаподатак односи се на све планиране и систематске активности које се спроводе и које могу да покажу да процеси производње података испуњавају захтеве за статистички излаз. Ово укључује пројектовање програма за quality management, опис процеса планирања, распоред рада, фреквенцију ажурирања плана и друге организационе аранжмане за подршку и одржавање функције планирања.
This metadata element refers to all the planned and systematic activities implemented that can be demonstrated to provide confidence that the data production processes will fulfil the requirements for the statistical output. This includes the design of programmes for quality management, the description of planning process, scheduling of work, frequency of plan updates, and other organisational arrangements to support and maintain planning function.
Смернице које се фокусирају на квалитет уопште и на квалитет статистичких програма, укључујући measures за обезбеђивање ефикасне употребе ресурса.
Guidelines focusing on quality in general and dealing with quality of statistical programmes, including measures for ensuring the efficient use of resources.
Quality management - quality assurance
У SDMX идентитет обухвата обавезан Id и неке опционе атрибуте. Идентификовани артефакти наслеђују могућност имања Анотација.
In SDMX the identity comprises a mandatory Id and some optional attributes. Identifiable Artefacts inherit the capability of having Annotations.
Структура која садржи структуре способне да пруже идентитет објекту.
Construct that contains structures capable of providing identity to an object.
Identifiable Artefact
Пошталска адреса контаката за податке или метаподатке.
Postal address of the contact points for the data or metadata.
Contact mail address
Овај елеменат се обично кодира и користи codes који пружа информације о статусу вредности, у вези са догађајима као што су "прекид", "процена вредности", "прогноза", "недостајућа вредност" или "привремена вредност". У неким случајевима, више догађаја може утицати на вредност (на пример, прекид у методологији може бити праћен чињеницом да је запажање процена).
This item is normally coded and uses codes providing information about the status of a value, with respect to events such as "break", "estimated value", "forecast", "missing value", or "provisional value". In some cases, there is more than one event that may have influenced the value (e.g. a break in methodology may be accompanied with the fact that an observation is an estimate).
Information on the quality of a value or an unusual or missing value.
Информације о квалитету вредности или необичној или недостајућој вредности.
Recommended representation: String Codelist ID: CL_OBS_STATUS
Observation status
У неким случајевима, иако се називају на исти начин, језици имају неке варијације између различитих заједница или држава које су локалитети у SDMX Information Model. Најчешће коришћени стандарди за класификацију језика су ISO 639-1, ISO 639-2/T, ISO 639-2/B, ISO-639-3; ISO 639-1 користи двословне кодове а остали трословне. Језик Concept може се користити у две сврхе: Да опише који је комуникациони систем усвојен од стране одређене заједнице или државе; Да одабере прави скуп описа у Codelist. Кодови које користе статистичке класификације су језички независни, али су описани ознакама које могу бити написане на више језика. Да би се одабрао прави опис за одређени контекст, неопходно је навести који језик ће се користити за представљање тих описа групи заједница или држава.
In some cases, although they are called in the same way, languages have some variations between different communities or countries which are locales in the SDMX information model. The most common used standards to classify languages are ISO 639-1, ISO 639-2/T, ISO 639-2/B, ISO-639-3; ISO 639-1 use two letters codes and the others use three letters. The language Concept could be used with two purposes: To describe which is the communication system adopted by a particular community or Country; To select the correct set of descriptions in a Codelist. The Codes used by statistical classifications are language independent but they are described by labels which can be written in multiple languages. In order to select the correct description for a specific context, it is needed to specify which language will be used to present those descriptions to a group of communities or countries.
System of communication used by a particular community or Country.
Систем комуникације који користи одређена заједница или држава.
Language
A DSD for global use is meeting one of the two criteria below: 1) It is designed as a standard data structure for global use (i.e. having a very wide geographical coverage or cross-domain nature), with more than one SDMX sponsor organisation represented in the ownership group and one of the members of the ownership group acting as maintenance agency on behalf of the ownership group; 2) DSDs labelled as "global" by the SDMX sponsors considering the recognised expertise in the domain concerned of one of the organisations represented in the ownership group and the potential usefulness of the artefact for the whole SDMX community; in this case the DSD will have to meet strict criteria of versioning, governance, maintenance, adoption and endorsement.
DSD за глобалну употребу испуњава један од два критеријума у наставку: 1) Дизајниран је као стандардна структура података за глобалну употребу (тј. има веома широк geographical coverage или међудоменску природу), са више од једне организације спонзора SDMX представљене у ownership group и једним од чланова ownership group који делује као maintenance agency у име ownership group; 2) DSD-ови означени као „глобални“ од стране спонзора SDMX, с обзиром на признато стручност у одговарајућој области једне од организација представљених у ownership group и потенцијалну корисност artefact за целокупну SDMX заједницу; у овом случају DSD мора да испуни строге критеријуме верзионирања, управљања, одржавања, усвајања и потврде.
DSD agreed by a number of international organisations for use within their respective constituencies.
DSD прихваћен од стране више међународних организација за употребу у оквиру њихових одговарајућих конституенција.
Data Structure Definition for global use
This metadata element informs users in advance about major changes in methodology, source data, and statistical techniques.
Овај метаподатак обавештава кориснике унапред о значајним променама у методологији, подацима из извора и статистичким техникама.
Documentation on methodology advance notice
Политика обавештавања јавности о променама у методологији, која указује да ли се јавност обавештава пре него што промена методологије утиче на објављене податке и, ако је тако, колико времена унапред.
Policy on notifying the public of changes in methodology, indicating whether the public is notified before a methodological change affects disseminated data and, if so, how long before.
Documentation on methodology - advance notice
Ово се користи у ограничењима валидности да би се навело да ли Constraint наводи ставке које су укључене у листу валидних садржаја или треба да буду искључене из листе валидних садржаја.
This is used in validity Constraints to specify if the Constraint lists the items that are included in the list of valid contents, or are to be excluded from the list of valid contents.
Конструкција која указује да ли се садржани вредности контејнер објекта укључују или искључују из валидног списка вредности.
Construct that indicates whether the contained values of a container object is to be included or excluded from the valid list of values.
isIncluded
Одређен статистички објекат у скупу података може бити цео скуп података, обсервација, кључ серије или парцијални кључ, док у скупу метаподатака може бити било који објекат у оквиру SDMX Информационог модела. Концепти као што су јединице, ред величине, валута деноминације, називи (који се најчешће дефинишу као атрибути у структури података) и методолошки коментари, изјаве о квалитету (који се најчешће дефинишу као атрибути у структури метаподатака) могу се користити као атрибути у оквиру договорене размене података. Вредност атрибута је пријављена вредност у скупу података или у скупу метаподатака као што је одређена валута или специфична политика дисеминације која се примењује на објекат на који је Value атрибута придружена .
The specific statistical object in a Data Set can be a Data Set, Observation, Series Key or partial key, and in a Metadata Set can be any object in the SDMX Information Model. Concepts such as units, magnitude, currency of denomination, titles (these are all commonly specified as attributes in a data structure) and methodological comments, quality statements (commonly specified as attributes in a metadata structure ) can be used as attributes in the context of an agreed data exchange. The Attribute Value is the reported value in a Data Set or a Metadata Set such as a specific currency or a specific dissemination policy applicable to the object to which the Attribute Value is attached.
Statistical concept providing qualitative information about a specific statistical object.
Статистички концепт који пружа квалитативне информације о одређеном статистичком објекту.
Атрибут
This metadata element is used to describe the differences in the statistical results calculated for the same statistical domain, based on stable or changing methodology (e.g. between provisional and final statistics or between different reference years showing break in series). Frequently, a group of statistics of a different type (in monetary value, in volume or constant price, price indicators, etc.) measures the same phenomenon using different methodologies. For instance, statistics on employment, depending on whether they result from employers' declarations or household surveys do not lead exactly to the same results. However, there are often differences in the concepts used (e.g. de jure or de facto population), in the registration date, in the cif/fob registration for external trade, etc. It is very important to check that these representations do not diverge too much in order to anticipate users' questions and for preparing corrective actions.
Овај елемент метаподатака се користи за описивање разлика у статистичким резултатима израчунатим за исти statistical domain, на основу стабилне или променљиве методологије (на пример, између привремене и коначне статистике или између различитих референтних година које показују прекид у series). Често, група различитих статистика (у новчаној вредности, у обиму или константној цени, индекси цена indicators, итд.) мери исти феномен користећи различите методологије. На пример, статистика о запослености, у зависности да ли произилази из изјава послодаваца или анкета домаћинстава, не даје тачно исте резултате. Међутим, често постоје разлике у concepts који се користе (нпр. становништво по праву или по чињеници), у датуму регистрације, у регистрацији cif/fob за спољну трговину, итд. Веома је важно проверити да ли ове representations не одступају превише како би се предвидела питања корисника и припремиле корективне мере.
Extent to which statistics are consistent within a given Data Set.
Степен у коме су статистички подаци усклађени у оквиру одређеног Data Set.
Coherence - internal
Међународни стандард Classification образовања (ISCED), који одржава Институт за статистику (UIS) Уједињених нација за образовање, науку и културу (UNESCO), користи се за класификацију програма и њихових резултата у нивое и области образовања. То је широко распрострањена глобална референца classification за образовне системе који пружа свеобухватан оквир за организовање образовних програма и квалификација применом униформних и међународно прихваћених дефиниција како би се олакшале поређења образовних система у земљама. ISCED је међународни оквир за прикупљање, компилирање и анализу података који се међународно пореде у вези са ученицима, наставницима, степеном образовања и трошењем у образовању. ISCED 2011 је друга главна ревизија ове classification (првобитно развијена 1970-их и ревидирана 1997. године). Усвојила га је Генерална конференција UNESCO у новембру 2011. године.
The International Standard Classification of Education (ISCED), maintained by the Institute for Statistics (UIS) of the United Nations Educational, Scientific and Cultural Organisation (UNESCO), is used to classify programmes and their resulting qualifications into levels and fields of education. It is a widely-used global reference classification for education systems which provides a comprehensive framework for organising education programmes and qualifications by applying uniform and internationally agreed definitions to facilitate comparisons of education systems across countries. ISCED is the international framework for assembling, compiling and analysing cross-nationally comparable data related to students, teachers, educational attainment and education expenditure. ISCED 2011 is the second major revision of this classification (initially developed in the 1970s and revised in 1997). It was adopted by the UNESCO General Conference in November 2011.
Уређени скуп који групише и класификује образовне програме према знањима, вештинама, компетенцијама и квалификацијама које су намењени да пренесу.
Ordered set which groups and classifies education programmes according to the knowledge, skills, competencies and qualifications which they are designed to impart.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_EDUCATION_LEVEL
Education level
The Category Scheme comprises a hierarchy of Categories which may include any type of useful classification for the organisation of data and metadata.
Шема категорија обухвата хијерархију категорија и може укључивати било који тип класификације која је корисна за организацију података и метаподатака.
Описне информације за поделу категорија у групе на основу заједничких карактеристика.
Descriptive information for a subdivision of categories into groups based on characteristics, which the objects have in common.
Шема категорија
Напомена одговара одређеном тренутку у времену (на пример, једном дану) или периоду (на пример, месецу, фискалној години или календарској години). Ово се користи као временска ознака и посебно је важно за податке time series. У случајевима када се стварни временски период података разликује од циљног reference period, „временски период“ односи се на стварни период.
The observation corresponds to a specific point in time (e.g. a single day) or a period (e.g. a month, a fiscal year, or a calendar year). This is used as a time stamp and is of particular importance for time series data. In cases where the actual time period of the data differs from the target reference period, "time period" refers to the actual period.
Временски период или тачка у времену на коју се односи посматрање.
Timespan or point in time to which the observation actually refers.
Recommended representation: ObservationalTimePeriod
Time period
Примери других облика дисеминације су аналитичке публикације које уређују корисници политике. Овај concept укључује, као под-елемент, „Додатне податке“, односно било коју прилагођену табелу која се може обезбедити како би се испунили специфични захтеви (укључујући информације о процедурама за добијање приступа овим подацима).
Examples of other dissemination formats are analytical publications edited by policy users. This concept includes, as a sub-element, "Supplementary data", i.e. any customised tabulation that can be provided to meet specific requests (including information on procedures for obtaining access to these data).
References to the most important other data dissemination done.
Референце на најважније друге активности дисеминације података које су спроведене.
Dissemination format - other formats
На пример, ПРЕФЕРИСАНИ_СКАЛ=6 означава да би се посматрања требало да прикаче у милионима, а не у скали unit. Главни случај употребе за овај concept је приказ података у клијенту који користи SDMX податке (нпр. као генератор графикона) где је веома корисно да провајдер већ наведе преферентну скалу подешавања. Намера је да потрошач може да преовлада вредност.
For example, PREFERRED_SCALE=6 indicates that observations should be displayed in millions rather than the unit scale. The main use case for this concept is to render the data in a client that consumes SDMX data (e.g. as a graph generator) where it is very useful to have a default scale preference already stated by the provider. It is intended that the value may be overridden by the consumer.
Експонент у основи 10 који се препоручује за приказивање података када су подаци у скали unit.
Exponent in base 10 recommended for displaying the data when the data is in unit scale.
Preferred scale
A part of the specification of Attribute in a Data Structure Definition denotes to which part of the data the Attribute can relate in a Data Set. This can be the entire Data Set, specific grouping of the Dimensions, or an Observation. This is a version 2.1 construct. In version 2.0 this was known as the "attachment level".
Део спецификacije атрибута у дифиницији структуре података означава на који део података се атрибут може односити у скупу података. То може бити цео скуп података, одређено груписање димензија или појединачно посматрање. Ово је конструкција верзије 2.1. У верзији 2.0 ово је било познато као "ниво придруживања".
Спецификација типа артефакта на који се атрибут података може везати у скупу података.
Specification of the type of artefact to which a data attribute can be attached in a Data Set.
Однос атрибута
У оквирима quality assurance овај елемент указује на начин на који се прикупљају ставови и мишљења корисника. Ако се спроводе анкете о задовољству корисника, треба описати начин на који се прикупљају ставови и мишљења корисника и представити главне резултате (у облику индекса задовољства корисника, ако је доступан); такође треба навести датум најновије анкете о задовољству корисника. У супротном, може се користити било који други показатељ или measure за одређивање задовољства корисника.
In quality assurance frameworks this element indicates how the views and opinions of the users are collected. If user satisfaction surveys are conducted, the way users' views and opinions are collected should be described and the main results shown (in the form of a user satisfaction index if available); the date of the most recent user satisfaction survey should also be mentioned. Otherwise, any other indication or measure to determine user satisfaction might be used.
Description of how well the disseminated statistics meet the expressed user needs.
Опис степена у коме објављена статистика испуњава изражене потребе корисника.
Relevance - user satisfaction
Preferably, reference metadata should include all of the following: a) "conceptual" metadata, describing the concepts used and their practical implementation, allowing users to understand what the statistics are measuring and, thus, their fitness for use; b) "methodological" metadata, describing methods used for the generation of the data (e.g. sampling, collection methods, editing processes); and c) "quality" metadata, describing the different quality dimensions of the resulting statistics (e.g. timeliness, accuracy). Note that (a) does not define the actual structure of a Data Set in terms of concepts used, their representation, and role (Dimensions, Attributes, Measures) in a data structure. These metadata are referred to as Structural Metadata.
Пожељно је да референтни метаподаци обухвате све следеће елементе: „концептуалне“ метаподатке, који описују коришћене концепте и њихову практичну имплементацију, омогућавајући корисницима да разумеју шта статистика мери, па самим тим, њену погодност за употребу; „методолошке“ метаподатке, који описују методе коришћене за генерисање података (нпр. узорковање, методе прикупљања, процесе уређивања); „квалитативне“ метаподатке, који описују различите димензије квалитета добијене статистике (нпр. благовременост, тачност). Напомена: тачка (a) не дефинише реалну структуру скупа података у смислу коришћених концепата, њихов приказ и улогу (димензије, атрибути, мере) у структури података. Ови метаподаци се означавају као структурни метаподаци.
Metadata describing the contents and the quality of the statistical data.
Метадата који описују садржај и квалитет статистичких података.
Референтни метаподаци
Data validation describes methods and processes for assessing statistical data, and how the results of the assessments are monitored and made available to improve statistical processes. All the controls made in terms of quality of the data to be published or already published are included in the validation process. Validation also takes into account the results of studies and analysis of revisions and how they are used to improve statistical processes. In this process, two dimensions can be distinguished: (i) validation before publication of the figures and (ii) validation after publication.
Валидација података описује методе и процесе за процену статистичких података и начин на који се резултати тих процена прате и стављају на располагање како би се унапредили статистички процеси. Све контроле које се спроводе у вези са квалитетом података који ће бити објављени или су већ објављени укључене су у процес валидације. Валидација такође узима у обзир резултате студија и анализа ревизија и начин на који се они користе за унапређење статистичких процеса. У овом процесу, могу се издвојити две димензије: (i) валидација пре објављивања бројева и (ii) валидација после објављивања.
Process of monitoring the results of data compilation and ensuring the quality of the statistical results.
Процес праћења резултата data compilation и обезбеђивања квалитета статистичких резултата.
Data validation
This metadata element is used to describe the main sources of random and systematic error in the statistical outputs, and provide a summary assessment of all errors with special focus on the impact on key estimates. The bias assessment can be in quantitative or qualitative terms, or both. It should reflect the producer's best current understanding (sign and order of magnitude) including actions taken to reduce bias. Revision aspects should also be included here if considered relevant.
Овај елеменат метаподатака користи се да опише главне изворе насумичне или систематске грешке у статистичким аутпутима и да пружи резимирану процену свих грешака са посебним фокусом на утицај на кључне процене. Процена пристрасности може бити у квантитативном или квалитативом смислу, или оба. Она треба да одражава најбоље разумевање које произвођач тренутно има (знак и ред величине) укључујући и акције које се предузимају како би се смањила пристрасност. Ако се сматрају битним, аспекти ревизије такође треба да се овде укључе.
Assessment of accuracy, linked to a certain Data Set or domain, which is summarising the various components into one single measure.
Процена тачности, повезана са одређеним скупом података или доменом, која резимира различите компонентеу једну јединствану меру.
Тачност – свеукупно
SDMX-JSON is a data exchange format for data discovery and data visualisation on the web. It conforms to JSON (JavaScript Object Notation) standard specification, and it supports the SDMX 2.1 Information Model. SDMX-JSON is compatible with the SDMX RESTful Web Services API, and it supports all features of the SDMX RESTful API for data queries. The SDMX-JSON data exchange format is documented in the SDMX-JSON Data Message specification.
SDMX-JSON је формат за откривање података и визуелизацију података на вебу. Он је у складу са стандардном спецификацијом JSON (JavaScript Object Notation) и подржава SDMX Information Model 2.1. SDMX-JSON је компатибилан са SDMX RESTful Web Services API, и подржава све функције SDMX RESTful API-ја за упите података. SDMX-JSON формат за размену података је документован у спецификацији SDMX-JSON Data Message.
Формат JSON за дисеминацију SDMX-структурисаних података и метаподатака на вебу.
JSON format for the dissemination of SDMX-structured data and metadata on the web.
SDMX-JSON
The SDMX Global Registry is the central reference point and authoritative source for SDMX global Data Structure Definitions and related objects. The contents of the Global Registry are subject to the SDMX Global Registry content policy which defines the criteria that the SDMX artefacts must meet before the artefacts can be included in the Global Registry.
SDMX-ов глобални регистар представља централно референтно место и ауторитативан извор за SDMX-ове глобалне дефиниције структуре података и сродне објекте. Садржај глобалног регистра је предмет политике садржаја глобалног регистра SDMX-а која дефинише критеријуме које SDMX артефакти морају да испуне пре него што могу да се укључе у глобални регистар.
Central and discoverable repository for SDMX structural metadata.
Централни и установљив репозиторијум за структурне метаподатке SDMX-а.
Глобални регистар
The concept refers to the country, geographical or political group of countries or regions within a country. The concept is subject to a variety of hierarchies, as countries comprise territorial entities that are states (as understood by international law and practice), regions and other territorial entities that are not states but for which statistical data are produced internationally on a separate and independent basis.
Концепт се односи на земљу, географску или политичку групу земаља или регионе унутар земље. Концепт је подложан различитим хијерархијама, јер земље обухватају територијалне јединице које су државе (како их разуме међународно право и пракса), регионе и друге територијалне јединице које нису државе, али за које се међународно производе статистички подаци на посебан и независан начин.
Земља или географска област на коју се односи измерени статистички феномен.
Country or geographic area to which the measured statistical phenomenon relates.
Reference area
A DSD defines the structure of an organised collection of data (Data Set) by means of Concepts with specific roles, and their representation. In order to exchange or disseminate statistical information, an institution needs to specify which statistical concepts are necessary for identifying the series (and for use as Dimensions) and which statistical concepts are to be used as attributes and measures. These definitions form the Data Structure Definition. In a data collection scenario the specification of the Data Structure Definition is often a collaborative venture between the collecting institution and its partners. There are three types of construct in the DSD: Dimension, Attribute, and Measure. Each of these combines a Concept with its representation (this can be either a reference to a Codelist or a non-coded data type such as "integer", "string", or one of the "date/time" types. The roles of the three types of construct (Dimension, Attribute, and Measure) are as follows: A Dimension is an identifying Component, sometimes referred to as a "classificatory variable". When a value is given to each of the Dimensions in a Data Set (this is often called a "Key" or a "series") the resulting Key, when combined with a time value, uniquely identifies an observation. For instance, country, indicator, measurement unit, frequency, and Time Dimensions together identify the cells in a cross-country time series with multiple indicators (e.g. gross domestic product, gross domestic debt) measured in different units (e.g. various currencies, percent changes) and at different frequencies (e.g. annual, quarterly). The cells in such a multi-dimensional table contain the Observation Values. The DSD construct that specifies the Concept and expected representation of an observation is called a Measure. The semantics of the measure is derived from the Dimensions or a sub set of them and, if not specified in a Dimension, an Attribute indicating the measurement unit e.g. indicator and measure unit (gross domestic product percentage change). Additional metadata that are useful for understanding or processing the observed value or the context of Data Set or series are called an Attribute in the DSD. Examples of an attribute are a note on the observation, a confidentiality status, or the unit of measure used, or the Title of a series. A DSD defines the structure of an organised collection of data (Data Set) by means of Concepts with specific roles, and their representation. In order to exchange or disseminate statistical information, an institution needs to specify which statistical concepts are necessary for identifying the series (and for use as Dimensions) and which statistical concepts are to be used as attributes and measures. These definitions form the Data Structure Definition. In a data collection scenario the specification of the Data Structure Definition is often a collaborative venture between the collecting institution and its partners. There are three types of construct in the DSD: Dimension, Attribute, and Measure. Each of these combines a Concept with its representation (this can be either a reference to a Codelist or a non-coded data type such as "integer", "string", or one of the "date/time" types. The roles of the three types of construct (Dimension, Attribute, and Measure) are as follows: A Dimension is an identifying Component, sometimes referred to as a "classificatory variable". When a value is given to each of the Dimensions in a Data Set (this is often called a "Key" or a "series") the resulting Key, when combined with a time value, uniquely identifies an observation. For instance, country, indicator, measurement unit, frequency, and Time Dimensions together identify the cells in a cross-country time series with multiple indicators (e.g. gross domestic product, gross domestic debt) measured in different units (e.g. various currencies, percent changes) and at different frequencies (e.g. annual, quarterly). The cells in such a multi-dimensional table contain the Observation Values. The DSD construct that specifies the Concept and expected representation of an observation is called a Measure. The semantics of the measure is derived from the Dimensions or a sub set of them and, if not specified in a Dimension, an Attribute indicating the measurement unit e.g. indicator and measure unit (gross domestic product percentage change). Additional metadata that are useful for understanding or processing the observed value or the context of Data Set or series are called an Attribute in the DSD. Examples of an attribute are a note on the observation, a confidentiality status, or the unit of measure used, or the Title of a series.
DSD дефинише структуру организованог прикупљања података (скупа података) помоћу концепата са специфичним улогама, и њихов приказ. Да би се статистичке информације размениле или дисеминирале, институција треба јасно да наведе који су статистички концепти неопходни за идентификовање серије (и за коришћење у виду димензија), а који статистички концепти треба да се користе као атрибути и мере. Ове дефиниције чине дефиницију структуре података . У сценарију прикупљања података, спецификација дефиниције структуре података често је подухват који подразумева сарадњу између институције која обавља прикупљање и њених партнера. Постоји три типа конструкције у DSD-у: димензија, атрибут и мера. Сваки од њих комбинује концепт са његовим приказом (ово може да буде или позивање на шифарник или на нешифрирани тип података као што је „цео број“, „низ“, „датум/време“). Улоге ова три типа конструкције (димензија, атрибут и мера) су следеће:Димензија је индентификујућа компонента која се понекад означава као „класификаторна варијабла“. Када се вредност придода свакој од димензија у скупу података (ово се често зове „кључ“ или „серија“) кључ који се добија, када се комбинује са временском вредношћу, идентификује неку опсервацију на јединствен начин. На пример, земља, индикатор, јединица мере, учесталост и временске димензије заједно идентификују ћелије у временској серији повећане проходности са вишеструким индикаторима (на пример, бруто домаћи производ, бруто домаћи дуг) измерени у различитим јединицама (на пример, различите валуте, промене процента) и у различитим учесталостима (на пример, годишње, квартално). Ћелије у таквој милти-димензионој табели садрже вредности опсервација. DSD конструкција која наводи концепт и очекивани приказ опсервације зове се мера. Семантика мере изводи се из димензија или неког њиховог подскупа и, ако није дефинисана у некој димензији, из неког атрибута који приказује јединицу мерења, нпр., индикатор и јединица мере (промена процента бруто домаћег производа). Додатни метаподаци који су корисни за разумевање или обраду посматране вредности или контекст скупа података или серије у DSD-у се зову атрибут. Примери атрибута су коментар на опсервацију, статус поверљивости, или коришћена јединица мере, или наслов серије.
Скуп структурних метаподатака повезан са неким скупом података, који обухвата информације о томе како су концепти повезани са мерама, димензијама и атрибутима коцке података, заједно са информацијама о приказу података и сродних описних метаподатака.
Set of structural metadata associated to a Data Set, which includes information about how Concepts are associated with the Measures, Dimensions, and Attributes of a data cube, along with information about the Representation of data and related descriptive metadata.
Дефиниција структуре података, DSD
Geographical comparability refers to the degree of comparability between similar survey results measuring the same phenomenon across geographical areas or regions. The surveys are in general conducted by different statistical agencies, referring to populations in different geographical areas, sometimes based on a harmonised methodology.
Географска поређеност се односи на степен поређења између сличних резултата истраживања који мере исти феномен преко географских области или региона. Истраживања се углавном спроводе од стране различитих статистичких агенција, односе се на становништво у различитим географским областима, понекад заснованим на хармонизованој методологији.
Степен у коме су статистички подаци упоредиви између географских подручја.
Extent to which statistics are comparable between geographical areas.
Comparability - geographical
Sampling errors are distinct from errors due to imperfect selection, bias in response or estimation, errors of observation and recording, etc. For probability sampling, the random variation due to sampling can be calculated. For non-probability sampling, random errors cannot be calculated without reference to some kind of model. The totality of sampling errors in all possible samples of the same size generates the sampling distribution of the statistic which is being used to estimate the parent value.
Грешке узорковања се разликују од грешака проузрокованих непотпуним избором, пристрасношћу у одговорима или процени, грешака у опажању и записивању, итд. За вероватносно узорковање, могу се израчунати случајне варијације услед узорковања. За невероватносно узорковање, случајне грешке се не могу израчунати без позивања на неки вид модела. Укупност грешака узорковања у свим могућим узорцима исте величине генерише дистрибуцију узорковања статистике која се користи за процену родитељске вредности.
Део разлике између популационе вредности и процене исте, изведене из случајног узорка, који је последица чињенице да је само подскуп популације пребројан.
Part of the difference between a population value and an estimate thereof, derived from a random sample, which is due to the fact that only a subset of the population is enumerated.
Sampling error
Ове информације се налазе у заглављу Data Set, обично ради обраде од стране прималачког система у његовој администрацији Data Set.
This information is in the Header of a Data Set, typically for processing by the receiving system in its administration of the Data Set.
Датум и време када су подаци прикупљени из Data Source.
Date and time that the data are gathered from a Data Source.
Data extraction date
For each attribute specified in a data structure, there is a definition of whether this attribute takes a: value for each observation in the Data Set; value for each time series in the Data Set; value for each group in the Data Set; single value for the entire Data Set. Some metadata concepts (e.g. frequency) may not be meaningful at the observation level, but only when applied to a higher level (e.g. to a time series of observations). Time, on the other hand, is meaningful at observation level, because every observation is associated with a specific point or period in time. Data Structure Definitions and Metadata Structure Definitions provide information about the level at which a particular concept descriptor is relevant: at observation level, time series level, group level, dataset level or even Agency level. This is known as the "attachment level" of the concept. This is a version 2.0 construct. In version 2.1 this is known as the "Attribute Relationship".
За сваки атрибут који је наведен у структури података, постоји дефиниција да ли овај атрибут носи: вредност за свако посматрање у скупу података вредност за сваку временску серију у скупу података вредност за сваку групу у скупу података јединичну вредност за читав скуп података. Неки концепти метаподатака (нпр., учесталост) можда нису смислени на нивоу посматрања, већ само када се примене на неки виши ниво (нпр., на временску серију посматрања). Време, с друге стране, има смисла на нивоу посматрања, зато што је свако посматрање повезано са специфичним временском тачком или периодом. Дефиниције структуре података и дефиниције структуре метаподатака пружају информације о нивоу на којем је неки одређени описивач концепта релевантан: на нивоу посматрања, нивоу временске серије, нивоу групе, нивоу скупа података или чак на агенције агенције. Ово је познато као “ниво везаности” датог концепта. Ово је верзија 2.0 конструкција. У верзији 2.1 ово је познато као "Однос атрибута".
Својство атрибута које дефинише објекат са којим су повезани подаци или метаподаци.
Property of an attribute defining the object to which data or metadata are linked.
Ниво везаности
The SDMX technical standards are sufficiently generic to allow institutions to adopt and implement any specific representation. However, the use of common Codelists will facilitate users to work even more efficiently as it eases the maintenance of, and reduces the need for, mapping systems and interfaces delivering data and metadata to users. Therefore, a choice over Codelists has a great impact on the efficiency of data sharing. From version 2.1 of the standard it is possible to exchange and disseminate a partial Codelist which is extracted from the full Codelist and which supports the dimension values valid for a particular Data Structure Definition (DSD). The content of the partial Codelist is specified on a Constraint and can be specified for any object to which a Constraint may be attached. This makes it possible to use common (and often quite large) Codelists in multiple DSDs and then to limit their content for use in a specific DSD.
SDMX технички стандарди су довољно генерички да омогућавају институцијама да усвајање и имплементацију било ког специфичног приказа. Међутим, коришћење уобичајених шифарника омогућиће корисницима да раде још ефикасније, јер олакшава одржавање система мапирања и интерфејсова који корисницима испоручују податке и метаподатке, а и смањује потребу за њима. Због тога избор шифарника има велики утицај на ефикасност и дељење података. Од верзије 2.1 стандарда могуће је размењивати и објављивати деломичан шифарник који је извучен из читавог шифарника и који подржава вредности димензија које важе за одређену дефиницију структуре података (DSD). Садржај делимичног шифарника дефинисан је у ограничењу и он може бити наведен за сваки објекат којем ограничење може да се прикачи. Ово омогућава коришћење уобичајених (и често прилично великих) шифарника код вишеструких DSD-ова, а онда и ограничавање њиховог садржаја за коришћење код специфичног DSD-а.
Предефинисани скуп термина из ког неки статистички шифрирани концепти узимају своје вредности.
Predefined set of terms from which some statistical coded Concepts take their values.
Шифарник
Конструкција напомена у SDMX-у је доступна за већину артефаката структурних метаподатака SDMX-а. Ова погодност је у суштини флексибилни механизам за проширење којим се метаподацима омогућава да се додају SDMX структурним метаподацима или неком скупу података. Обратити пажњу на то да мада SDMX напомена има специфичну структуру (Наслов, Тип, УРЛ, Текст), појединачне организације могу ово користити на било који начин или у било којој жељеној комбинацији. Напомену могу смислено да обрађују (тј., не само да је виде) системи који разумеју семантику напомене.
The Annotation construct in SDMX is available to most of the SDMX structural metadata artefacts. This facility is essentially a flexible extension mechanism allowing metadata to be added to SDMX structural metadata or to a Data Set. Note that whilst the SDMX Annotation has a specific structure (Title, Type, URL, Text) individual organisations are free to use these in any way and any combination they wish. An Annotation can only be processed in a meaningful way (i.e. other than viewing it) by systems that understand the semantic of the Annotation.
Конструкција која садржи метаподатке специфичне за корисника или организацију.
Construct that contains user or organisation-specific metadata.
Напомена
Age can be expressed as a number, e.g. 25 years old, or as a range, e.g. "between 25 and 29 years" or "6 to 11 months".
Узраст може да се изрази као број, нпр., стар 25 година, или као опсег, нпр., „између 25 и 29 година“ или „6 до 11 месеци“.
Дужина времена током којег је лице живело или постојало.
Length of time that an entity has lived or existed.
Recommended representation: Code list Codelist ID: CL_AGE
Узраст
There are four types of Item Schemes in SDMX: Codelist, Concept Scheme, Category Scheme, Organisation Scheme (and four sub schemes: Agency, Data Provider, Data Consumer, Organisation Unit).
Постоје четири типа Шема ставки у SDMX: Codelist, Concept Scheme, Category Scheme, Схема организација (и четири под-схеме: Агенција, Data Provider, Data Consumer, Организациона Unit).
Descriptive information for an arrangement or division of objects into groups based on characteristics which the objects have in common.
Описне информације за организацију или поделу објеката у групе на основу карактеристика које објекти имају заједнички.
Item Scheme
Навођење информација о формату за Codes, као што је да ли су Codes алфанумерички, нумерички или буквено-бројевни, и дужина code.
The specification of the format information for the Codes, such as whether the Codes are alphabetic, numeric or alphanumeric, and the code length.
Specification of the Representation for the Codes in a Codelist.
Coding Format
Хијерархијски код позива се на Code у Codelist и може имати подређене Хијерархијске кодове. Такође може позивати на Ниво у Hierarchical Codelist.
The Hierarchical Code references a Code in a Codelist and can have child Hierarchical Codes. It can also reference a Level in a Hierarchical Codelist.
Code reference that is part of a hierarchy.
Код који је део хијерархије.
Hierarchical Code
Информациони модел у основи овог Међународног стандарда развијен је да би се подржала статистика коју прикупљају и користе владине и наднационалне статистичке организације, а овај модел такође може да се примени и на друге организационе контексте који укључују статистичке податке и сродне метаподатке. Овај скуп стандарда обухвата низ спецификација које покривају информациони модел, различите синтаксичке имплементације модела, регистар метаподатака за складиштење, упит и поновно проналажење, као и мрежне сервисе за податке и структурне метаподатке.
The Information Model at the core of this International Standard has been developed to support statistics as collected and used by governmental and supra-national statistical organisations, and this model is also applicable to other organisational contexts involving statistical data and related metadata. This set of standards comprises a number of specifications covering the Information Model, various syntax implementations of the model, metadata registry for storage, query, and retrieval, and web services for both data and structural metadata.
Скуп стандарда који омогућавају интероперабилне имплементације у оквиру и између система, а које се тичу размене, пријављивања и дисеминације статистичких података и сродних метаподатака.
Set of standards enabling interoperable implementations within and between systems concerned with the exchange, reporting and dissemination of statistical data and related metadata.
SDMX Техничке спецификације
Error due to domain specific models needed to define the target of estimation.
Грешка због потребе за моделима специфичним за област како би се дефинисао циљ процењивања.
Грешка која настаје услед коришћења метода, као што су калибрација, генерализовани регресиони процењивач, израчунавање на основу пуног обима или константног обима, упоређивање, сезонско прилагођавање и других модела који нису укључени у друге компоненте тачности, ради израчунавања статистике или индекса.
Error that occurs due to the use of methods, such as calibration, generalised regression estimator, calculation based on full scope or constant scope, benchmarking, seasonal adjustment and other models not included in other accuracy components, in order to calculate statistics or indexes.
Model assumption error
The base period refers to the period when the published index is 100, or to which weights or base data refer to. It can be one single year (e.g. 1995=100) but it may be as short as one day or as long as a specified number of years. "Base period" may include an indication of the value of the series in the base period (usually 1 or 100).
The base period се односи на период када је објављени индекс 100, или на који се тежине или основни подаци односе. Може бити једна једнака година (нпр. 1995=100), али може бити и кратак као један дан или дугачак као одређени број година. "Base period" може укључивати указивање вредности series у base period (обично 1 или 100).
Период времена који се користи као основа индекса, или на који се реферира константа series.
Period of time used as the base of an index number, or to which a constant series refers.
Recommended representation: Code list; DateTime; String Codelist ID: CL_BASE_PER
Base period
Adjustments may be associated with changes in definitions, exchange rates, prices, seasons and other factors. Adjustments are in particular applied to compile consistent time series, but the concept is also used for describing adjustments related to other types of data. Adjustment can be distinguished from editing and imputation, in that before adjustment, the data are already of sufficient quality to be considered usable.
Подешавања могу да буду повезана са изменама у дефиницијама, девизном курсу, ценама, сезонама или другим факторима. Подешавања се посебно примењују да би се објединиле доследне временске серије, али се концепт такође користи за описивање подешавања која се односе на друге типове података. Подешавање може да се разликује од уређивања и импутације у смислу да су подаци пре подешавања већ довољно квалитетни да се сматрају употребљивим.
Скуп процедура које се користе како би се изменили статистички подаци да би се омогућило да буду у складу са националним или међународним стандардима, или да би се позабавило разликама у квалитету података када се обједињују специфични скупови података.
Set of procedures employed to modify statistical data to enable it to conform to national or international standards or to address data quality differences when compiling specific Data Sets.
Подешавање
Организација контактних особа за податке или метаподатке.
Organisation of the contact point(s) for the data or metadata.
Recommended representation: String; Code list
Contact organisation
The overall assessment of data quality may include the result of a scoring or grading process for quality. Scoring may be quantitative or qualitative.
Укупна процена квалитета података може да укључи резултат процеса бодовања или оцењивања квалитета. Бодовање може бити квантитативно или квалитативно.
Overall evaluation of data quality, based on standard quality criteria.
Укупна процена квалитета података, заснована на стандардним критеријумима квалитета.
Quality management - quality assessment
The daily maintenance of the artefacts is delegated to one of the members of the ownership group, called the "maintenance agency". Proposals for changes are proposed by the maintenance agency but the decision-making body is the ownership group. There can be several distinct maintenance agencies within a given global SDMX implementation.
Дневно одржавање artefacts је поверено једном од чланова групе за власништво, названог „maintenance agency”. Предлози за промене су предложени од стране maintenance agency, али је тело за доношење одлука група за власништво. Може постојати неколико различитих maintenance agencies у оквиру дате глобалне SDMX имплементације.
Скуп организација које заједнички подржавају одговорност за управљање SDMX Data Structure Definition и сродним artefacts.
Set of organisations which collegially endorse the responsibility for the governance of an SDMX Data Structure Definition and its related artefacts.
Ownership group
Elements providing assurances that the choices of sources and statistical techniques as well as decisions about dissemination are informed solely by statistical considerations.
Елементи који пружају уверавања да су избори извора и статистичких техника, као и одлуке о дистрибуцији, условљени искључиво статистичким разматрањима.
Professionalism - methodology
У размени података, било која организација или појединац може да користи податке и метаподатке било које друге стране (под условом да имају дозволу приступа њима). Овај модел не захтева билатерални споразум, већ само да пружаоци и корисници података и метаподатка придржавају стандарде. Поред размене података, SDMX идентификује још два основна облика размене статистике и метаподатка између организација, односно bilateral exchange и multilateral exchange.
In data sharing exchange, any organisation or individual can use any counterparty's data and metadata (assuming they are permitted access to it). This model requires no bilateral agreement, but only requires that data and metadata providers and consumers adhere to the standards. Apart from data-sharing, SDMX identifies two other basic forms of exchange of statistics and metadata between organisations, i.e. bilateral exchange and multilateral exchange.
Размена података и/или метаподатака у ситуацији која укључује коришћење отворених, слободно доступних формата података и где су обрасци процеса познати и стандардни.
Exchange of data and/or metadata in a situation involving the use of open, freely available data formats and where process patterns are known and standard.
Data sharing
Одржавајуће Артефакте наслеђују способност да имају име, идентитет и Annotations верзије. Поред тога, Одржавајући Артефакт може имати индикацију да су artefact и његови садржани елементи (нпр. садржани елементи Codelist) „финални“ и да постоје ограничења у вези са типом промене која је дозвољена без промене (% верзије.
Maintainable Artefacts inherit the capability of having versioning name, identity and Annotations. In addition a Maintainable Artefact can have an indication that the artefact and its contained items (e.g. the contained items of a Codelist are the Codes) are "final" and there are restrictions on what type of change is allowed without changing the version.
Конструкција која садржи структуре способне да пруже Maintenance Agency објекту.
Construct that contains structures capable of providing a Maintenance Agency to an object.
Maintainable Artefact
Приступ информацијама о release calendar. Хипервеза треба да буде обезбеђена, ако је доступна.
Access to the release calendar information. A hyperlink should be provided if available.
Description of how the release calendar can be accessed.
Опис како се може приступити release calendar.
Release policy - release calendar access
Coverage errors include over-coverage, under-coverage and misclassification. Incomplete sampling frames often result in coverage errors.
Грешке у покривености укључују прекомерну-coverage, недовољну-coverage и погрешну класификацију. Непотпуни оквири узорковања често доводе до грешака у покривености.
Грешка изазвана недостатним обухватом свих components становништва које се испитује, што доводи до разлика између циљног становништва и оквира узорковања.
Error caused by a failure to cover adequately all components of the population being studied, which results in differences between the target population and the sampling frame.
Coverage error
Име контакт особа за податке или метаподатке.
Name of the contact points for the data or metadata.
Contact name
Датум најновије сертификације треба задржати. Таква сертификација се може извршити и ако нису мењани садржај података.
The date of the latest certification is to be retained. Such a certification can also be done if the contents of the data have not been amended.
Датум најновије сертификације како би се потврдило да су објављени подаци и даље актуелни.
Date of the latest certification to confirm that the data posted are still up-to-date.
Data update - last certified