Коды статистики Москва получить онлайн и распечатать Уведомление.
ТЕНДЕРЫ БИЗНЕС ПЛАНЫ МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯСформировать и распечатать уведомление с кодами статистики общероссийских классификаторов:
Юридическим лицам
Индивидуальным предпринимателям
В открывшейся вкладке можно получить коды статистики по ИНН, ОГРН или ОКПО. После нажатия кнопки Поиск должны отобразиться Ваши коды статистики Росстат, а также кнопка Сохранить или открыть в Word (печать). Нажав данную кнопку загрузится автоматически сформированное Уведомление в формате Word, которое и необходимо распечатать.
Адреса и контактные телефоны районных отделов территориального органа Федеральной службы государственной статистики по городу Москве для личного обращения:
Районные отделы статистики по городу Москва
Официальный сайт статистики по городу Москва
Что делать, если по моему запросу ничего не найдено?
После государственной регистрации информация поступает из налоговых органов в территориальный орган Федеральной службы государственной статистики, где вносится в базы данных.
С 1 августа 2018 года осуществляется переход на единую базу Росстата, которая доступна по ссылке:
Получить Уведомление с кодами ОК ТЭИ
Сервис может не работать в выходные и праздничные дни. Возможно некорректное отображение в браузере Internet Explorer, работоспособность подтверждена в браузерах Chrome, Opera и Firefox. Если по каким-то причинам страница сервиса не открылась, обновите её, нажав клавишу F5, или попробуйте зайти позже.
01 — Республика Адыгея
02 — Республика Башкортостан
03 — Республика Бурятия
04 — Республика Алтай
05 — Республика Дагестан
06 — Республика Ингушетия
07 — Кабардино-Балкарская Республика
08 — Республика Калмыкия
09 — Карачаево-Черкесская Республика
10 — Республика Карелия
11 — Республика Коми
12 — Республика Марий Эл
13 — Республика Мордовия
14 — Республика Саха (Якутия)
15 — Республ. Северная Осетия-Алания
16 — Республика Татарстан
17 — Республика Тыва
18 — Удмуртская Республика
19 — Республика Хакасия
20 — Чеченская Республика
21 — Чувашская Республика (Чувашия)
22 — Алтайский край
23 — Краснодарский край
24 — Красноярский край
25 — Приморский край
26 — Ставропольский край
27 — Хабаровский край
28 — Амурская область
29 — Архангельская область
30 — Астраханская область
31 — Белгородская область
32 — Брянская область
33 — Владимирская область
34 — Волгоградская область
35 — Вологодская область
36 — Воронежская область
37 — Ивановская область
38 — Иркутская область
39 — Калининградская область
40 — Калужская область
41 — Камчатский край
42 — Кемеровская область
43 — Кировская область
44 — Костромская область
45 — Курганская область
46 — Курская область
47 — Ленинградская область
48 — Липецкая область
49 — Магаданская область
50 — Московская область
51 — Мурманская область
52 — Нижегородская область
53 — Новгородская область
54 — Новосибирская область
55 — Омская область
56 — Оренбургская область
57 — Орловская область
58 — Пензенская область
59 — Пермский край
60 — Псковская область
61 — Ростовская область
62 — Рязанская область
63 — Самарская область
64 — Саратовская область
65 — Сахалинская область
66 — Свердловская область
67 — Смоленская область
68 — Тамбовская область
69 — Тверская область
70 — Томская область
71 — Тульская область
72 — Тюменская область
73 — Ульяновская область
74 — Челябинская область
75 — Забайкальский край (Читинская обл. )
76 — Ярославская область
77 — Город Москва
78 — Город Санкт-Петербург
79 — Еврейская автономная область
80 — Агинский Бурятский округ
83 — Ненецкий автономный округ
85 — Усть-Ордынский Бурятский округ
86 — Ханты-Мансийский АО — Югра
87 — Чукотский автономный округ
89 — Ямало-Ненецкий автономный округ
91 — Республика Крым
92 — Город Севастополь
Коды статистики Московская область получить онлайн и распечатать Уведомление.
ТЕНДЕРЫ БИЗНЕС ПЛАНЫ МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯСформировать и распечатать уведомление с кодами статистики общероссийских классификаторов:
Юридическим лицам
Индивидуальным предпринимателям
В открывшейся вкладке можно узнать коды статистики по ИНН, ОГРН или ОКПО. После нажатия кнопки Искать должны отобразиться Ваши коды статистики Росстат, а также кнопка Получить уведомление об учёте в статистическом регистре. Нажав данную кнопку загрузится автоматически сформированное Уведомление в формате Word, которое и необходимо распечатать. Сервис также позволяет скачать и распечатать расшифровку кодов ОК ТЭИ.
Адреса и контактные телефоны районных отделов территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Московской области для личного обращения:
Районные отделы статистики по Московской области
Официальный сайт статистики по Московской области
Что делать, если по моему запросу ничего не найдено?
После государственной регистрации информация поступает из налоговых органов в территориальный орган Федеральной службы государственной статистики, где вносится в базы данных. Информация в базах обновляется несколько раз в месяц, как правило, это происходит после 15 и 30-31 числа каждого месяца. Поэтому, если данных о Вас в базе ещё нет, а Уведомление нужно срочно, Вы можете лично с выпиской из ЕГРЮЛ или ЕГРИП обратиться в территориальную статистику по месту Вашей регистрации. Адреса и телефоны районных отделов статистики представлены выше.
Внимание!С 1 августа 2018 года осуществляется переход на единую базу Росстата, которая доступна по ссылке:
Получить Уведомление с кодами ОК ТЭИ
Сервис может не работать в выходные и праздничные дни. Возможно некорректное отображение в браузере Internet Explorer, работоспособность подтверждена в браузерах Chrome, Opera и Firefox. Если по каким-то причинам страница сервиса не открылась, обновите её, нажав клавишу F5, или попробуйте зайти позже.
01 — Республика Адыгея
02 — Республика Башкортостан
03 — Республика Бурятия
04 — Республика Алтай
05 — Республика Дагестан
06 — Республика Ингушетия
07 — Кабардино-Балкарская Республика
08 — Республика Калмыкия
09 — Карачаево-Черкесская Республика
10 — Республика Карелия
11 — Республика Коми
12 — Республика Марий Эл
13 — Республика Мордовия
14 — Республика Саха (Якутия)
15 — Республ. Северная Осетия-Алания
16 — Республика Татарстан
17 — Республика Тыва
18 — Удмуртская Республика
19 — Республика Хакасия
20 — Чеченская Республика
21 — Чувашская Республика (Чувашия)
22 — Алтайский край
23 — Краснодарский край
24 — Красноярский край
25 — Приморский край
26 — Ставропольский край
27 — Хабаровский край
28 — Амурская область
29 — Архангельская область
30 — Астраханская область
31 — Белгородская область
32 — Брянская область
33 — Владимирская область
34 — Волгоградская область
35 — Вологодская область
36 — Воронежская область
37 — Ивановская область
38 — Иркутская область
39 — Калининградская область
40 — Калужская область
41 — Камчатский край
42 — Кемеровская область
43 — Кировская область
44 — Костромская область
45 — Курганская область
46 — Курская область
47 — Ленинградская область
48 — Липецкая область
49 — Магаданская область
50 — Московская область
51 — Мурманская область
52 — Нижегородская область
53 — Новгородская область
54 — Новосибирская область
55 — Омская область
56 — Оренбургская область
57 — Орловская область
58 — Пензенская область
59 — Пермский край
60 — Псковская область
61 — Ростовская область
62 — Рязанская область
63 — Самарская область
64 — Саратовская область
65 — Сахалинская область
66 — Свердловская область
67 — Смоленская область
68 — Тамбовская область
69 — Тверская область
70 — Томская область
71 — Тульская область
72 — Тюменская область
73 — Ульяновская область
74 — Челябинская область
75 — Забайкальский край (Читинская обл.
)76 — Ярославская область
77 — Город Москва
78 — Город Санкт-Петербург
79 — Еврейская автономная область
80 — Агинский Бурятский округ
83 — Ненецкий автономный округ
85 — Усть-Ордынский Бурятский округ
86 — Ханты-Мансийский АО — Югра
87 — Чукотский автономный округ
89 — Ямало-Ненецкий автономный округ
91 — Республика Крым
92 — Город Севастополь
Что такое кодовая книга? | SAMHDA
Кодовая книга предоставляет информацию о структуре, содержимом и расположении файла данных. Пользователям настоятельно рекомендуется ознакомиться с кодовой книгой исследования перед загрузкой файла(ов) данных.
Хотя кодовые книги сильно различаются по качеству и количеству предоставляемой информации, типичная кодовая книга включает:
- Расположение и ширину столбцов для каждой переменной
- Определения различных типов записей
- Коды ответов для каждой переменной
- Коды, используемые для обозначения отсутствия ответов и отсутствия данных
- Точные вопросы и схемы пропуска, используемые в опросе
- Другие указания на содержание и характеристики каждой переменной
Кроме того, кодовые книги могут также содержать:
- Частоты ответа
- Цели обследования
- Определения концепций
- Описание плана и методологии обследования
- Копия опросного листа
- Информация о сборе данных, обработке данных и качестве данных
Тело кодовой книги описывает содержимое файла данных. Для каждой переменной в файле данных обычно включаются следующие элементы:
- Имя переменной : Указывает номер или имя переменной, присвоенное каждой переменной в наборе данных.
- Расположение столбца переменных : Указывает начальное положение и ширину переменной. Если переменная является типом с несколькими ответами, то указанная ширина соответствует ширине одного ответа.
- Метка переменной : Указывает сокращенное описание переменной (максимум 40 символов), которое можно использовать для идентификации переменной. В некоторых случаях расширенную версию имени переменной можно найти в списке описаний переменных.
- Код отсутствующих данных : Указывает значения и метки отсутствующих данных. Если «9» — отсутствующее значение, то кодовая книга может отметить «9 = отсутствующие данные». Другие примеры отсутствующих меток данных включают «Отказано», «Не знаю», «Пустой (нет ответа)» и «Законный пропуск». Некоторое программное обеспечение для анализа требует, чтобы определенные типы данных были исключены из анализа и обозначены как «отсутствующие данные» (т. е. несоответствующие, неустановленные, неустановленные или неоднозначные категории данных). Пользователи могут использовать эти коды «Отсутствующие данные» по мере необходимости.
- Кодовое значение : Указывает кодовые значения, встречающиеся в данных для переменной.
- Метка значения : Указывает текстовые определения кодов. В определениях кодов обычно используются сокращения «DK» («Не знаю»), «NA» («Не установлено») и «INAP» («Неприменимо»).
Для использования этой формы у вас должен быть включен JavaScript.
Было ли это полезно?
Для использования этой формы у вас должен быть включен JavaScript.
Я не нашел на страницах полезных галочекЭта информация не ответила на мой вопрос.
Сделать это проще. Информация сбивает с толку.
Исправить ошибку.
Информация устарела.
Другое
Введите другое…основ статистики, которые должны знать все ученые и аналитики данных — с кодом — часть 1 | Автор Zoumana Keita
Эта статья представляет собой исчерпывающий обзор основ статистики для ученых и аналитиков данных
Опубликовано в·
Чтение: 8 мин.·
31 января Изображение Clay Banks на UnsplashПостроение моделей машинного обучения отлично подходит для прогнозирования. Однако они не подходят, когда речь идет о лучшем понимании вашей бизнес-задачи, что требует больше всего времени на статистическое моделирование.
В этой статье мы сначала попытаемся помочь вам понять основы статистики, которые могут быть полезны для повседневной деятельности ученых и аналитиков данных, чтобы помочь бизнесу принимать действенные решения. Он также проведет вас через практическую практику этих статистических концепций с использованием Python.
Если вы предпочитаете видео чтению статьи, то это для вас 👇🏽
Прежде чем приступить к работе с данными, давайте сначала разберемся с понятием генеральной совокупности и выборки.
→ Население — это набор всех интересующих вас элементов (событий, людей, объектов и т. д.). На изображении ниже население состоит из семи человек.
→ Образец , с другой стороны, является просто подмножеством населения. Образец с изображения содержит двух человек.
Иллюстрация выборки и населения (Изображение автора)В реальной жизни трудно найти и наблюдать за населением. Однако сбор образца занимает меньше времени и дешевле. Это основная причина, по которой мы предпочитаем работать с выборками, а большинство статистических тестов предназначены для работы с неполными данными, которые соответствуют выборкам.
Образец должен удовлетворять следующим двум критериям, чтобы быть действительным: (1) случайный
и (2) репрезентативный
.
→ Случайная выборка означает, что каждый элемент выборки выбирается строго случайным образом из совокупности.
→ Выборка является репрезентативной , когда она отражает точную репрезентативность генеральной совокупности. Например, выборка не должна содержать только мужчин, когда население состоит из мужчин и женщин.
Данные в реальной жизни бывают разных типов. Знать их важно, потому что разные типы данных имеют разные характеристики и собираются и анализируются по-разному.
Различные типы данных (изображение автора)Существует три основных показателя центральной тенденции: среднее , медиана и мода . При изучении ваших данных все эти три меры следует применять вместе, чтобы прийти к более точному выводу. Однако использование только одного может привести к предоставлению поврежденной информации о ваших данных.
В этом разделе основное внимание уделяется определению каждого из них, включая их плюсы и минусы.
Среднее Также известно как среднее ( µ для совокупности, x с верхней полосой для выборки). Он соответствует центру конечного набора чисел. Среднее значение вычисляется путем деления всех чисел на общее количество элементов. С учетом набора чисел x1, x2, …, xn
среднее значение определяется следующим образом:
-
x
с накладными расходами определяет выборочное среднее. -
n
обозначает общее количество наблюдений в выборке.
Ниже приведена реализация на Python.
# Импорт средней функции из модуля статистики
из статистики import mean# Определение набора чисел
data = [5, 53, 4, 8, 6, 9, 1]# Вычисление среднего
mean_value = mean (данные)print(f"Среднее значение {данных} равно {mean_value}")
Предыдущий код должен генерировать следующий результат:
Среднее значение [5, 53, 4, 8, 6, 9, 1] равно 12,28. лучший вариант, чтобы сделать соответствующие выводы.Медиана
Медиана представляет среднее значение данных после сортировки в порядке возрастания или убывания, формула приведена ниже.
Формула медианы из ВикипедииВ отличие от среднего, на медиану не влияет наличие выбросов, и по этой причине она может быть лучшим показателем центральной тенденции. Однако медиана и среднее работают только для числовых данных.
Используя те же данные выше, мы можем вычислить медиану следующим образом:
# Импортировать медианную функцию из модуля статистики
из статистики импортировать медиану# Вычислить медиану
median_value = median(data)print(f"The median of {data} is {median_value} ")
Выполнение приводит к следующему результату:
Медиана [5, 53, 4, 8, 6, 9, 1] равна 6Давайте разберем вычисления процесс среднего значения данных
- Шаг 1: расположите данные в порядке возрастания: [1, 4, 5, 6, 8, 9, 53]
- Шаг 2: в нашем случае
n = 7
нечетно. - Шаг 3: среднее значение равно
(n + 1)/2-й член
, что равно(7+1)/2 = 4-му
, следовательно, 6.
встречающееся значение в данных и может применяться как к числовым, так и к категориальным переменным.
Подобно медиане, мода не чувствительна к выбросам. Однако режим не существует, когда все значения в данных имеют одинаковое количество вхождений. В большинстве случаев максимальное количество мод, которые мы можем наблюдать в данных, равно трем.
Давайте воспользуемся другим набором данных, чтобы проиллюстрировать использование режима.
# Определить данные
data = [5, 9, 4, 9, 7, 9, 1]# Вычислить режим
mode_value = mode(data)print(f"Режим {data} { mode_value} ")
Все значения в данных встречаются один раз, кроме 9, которое встречается 3 раза. Поскольку режим соответствует наиболее часто встречающемуся значению, результат приведенного выше кода отображается как:
Режим [5, 9, 4, 9, 7, 9, 1] равен 9
Асимметрия
и Эксцесс
— два основных метода, которые могут больше рассказать о форме заданного набора данных. В этом разделе подробно рассматривается каждый из них, включая их иллюстрацию с использованием Python.
Прежде чем углубляться в объяснение каждой концепции, давайте импортируем необходимые библиотеки Python.
-
Numpy
используется для работы с массивами. - Модуль
scipy
предназначен для статистического анализа. - Для целей визуализации мы используем библиотеку
matplotlib
.
импорт numpy как npасимметрия 900 02 Говорят, что данные искажены, если их распределение вероятностей не симметричен относительно среднего значения этих данных. В зависимости от значения асимметрии могут произойти три основных сценария.
импорт scipy.stats как статистика
импорт matplotlib.pyplot как plt
из scipy.stats импорт бета, эксцесс
Следующая вспомогательная функция используется для иллюстрации и построения графика каждого случая.
# Используйте начальное число, чтобы получить те же результаты для рандомизации = 0,7, метка = метка)
plt. axvline (data.mean (), цвет = «зеленый», стиль линии = «пунктир», ширина линии = 2, метка = «среднее»)
plt.axvline (np.median (данные) ), color='blue', linestyle='dashed', linewidth=2, label='Median')
plt.legend()
plt.show()
- Асимметрия симметрична, когда данные следуют нормальному распределение. В данном случае
Среднее = Медиана = Режим.
# Нормальное распределение.
- Положительная или правая асимметрия имеет место, когда значение больше нуля. Это означает, что правая часть среднего значения содержит большее значение, а среднее находится справа от медианы. В данном случае имеем
Среднее > Медиана > Режим.
# Экспоненциальное распределениеИллюстрация положительной асимметрии (Изображение автора)
exp_data = np.random.exponential(1, 1000)
label = 'Exponential: Positive Skewness'
plot_skewness(exp_data, label)
- Когда меньше нуля, значит, имеется отрицательная асимметрия или асимметрия влево. В этом случае левая сторона содержит большее значение, и мы обычно находим среднее значение слева от медианы. В этом сценарии
Среднее < Медиана < Режим.
# БетаИллюстрация отрицательной асимметрии (Изображение автора) 900 84 Эксцесс
beta_data = beta.rvs(5, 2, size=10000)
label = 'Бета: Отрицательная асимметрия'
plot_skewness(beta_data, label)
Метрика эксцесса количественно определяет долю веса распределения в его хвостах по сравнению с остальной частью распределения. Он говорит нам, разбросаны ли данные или сконцентрированы вокруг среднего значения.
Говорят, что распределение с более высокой концентрацией около среднего имеет высокий эксцесс. Низкий эксцесс связан с более плоским распределением с меньшим количеством данных, сосредоточенных вокруг среднего значения.
Кроме того, эксцесс используется для проверки того, следуют ли данные нормальному распределению, а также для обнаружения выбросов в данных.
Существуют в целом три основных типа эксцесса, которые могут отображать данные: (1) мезокуртический
, (2) лептокуртный
и (3) Платикуртик
. В дополнение к объяснению каждой концепции в коде Python будет показано, как вычислять каждую из них.
(1) Мезокуртик
в данном случае эксцесс=3
. Это означает, что эксцесс аналогичен нормальному распределению и в основном используется в качестве базовой линии по сравнению с существующими распределениями.
(2) Лептокуртик
, также известный как положительный эксцесс, имеет эксцесс>3
. Часто называемое «пиковым» распределением, Leptokurtic
имеет более высокую концентрацию данных вокруг среднего значения по сравнению с нормальным распределением.
(3) Платикуртик
, также известный как отрицательный эксцесс, имеет эксцесс <3
. Распределение Leptokurtic
, которое часто называют «плоским», имеет более низкую концентрацию данных вокруг среднего значения, чем Платикуртический эксцесс
, а также имеет более короткие хвосты.
Следующий код из официальной документации scipy прекрасно иллюстрирует, как вычислить эксцесс.
x = np.linspace(-5, 5, 100)Иллюстрация трех основных эксцессов и их значений (Изображение из кода)
ax = plt.subplot()
distnames = ['laplace', 'norm', 'uniform']для distname в distnames:
, если distname == 'uniform':
dist = getattr(stats, distname)(loc=-2, scale=4)
else:
dist = getattr(stats, distname)
data = dist.rvs (size = 1000)
kur = эксцесс (data, fisher = True)
y = dist.pdf (x)
ax.plot (x, y, label="{}, {}". format(distname, round(kur, 3)))
ax.legend()
- Распределение Лапласа обладает свойствами
Лептокуртического
эксцесса.