Коды статистики как узнать: Коды Росстата. Узнать коды статистики по ИНН или ОГРН. Получить коды статистики онлайн и распечатать Уведомление.

Коды статистики Москва получить онлайн и распечатать Уведомление.

ТЕНДЕРЫ БИЗНЕС ПЛАНЫ МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Сформировать 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.

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.



ВЫБЕРИТЕ ВАШ СУБЪЕКТ РФ:

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 ИССЛЕДОВАНИЯ

Сформировать 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.



ВЫБЕРИТЕ ВАШ СУБЪЕКТ РФ:

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:

  1. Расположение и ширину столбцов для каждой переменной
  2. Определения различных типов записей
  3. Коды ответов для каждой переменной
  4. Коды, используемые для обозначения отсутствия ответов и отсутствия данных
  5. Точные вопросы и схемы пропуска, используемые в опросе
  6. Другие указания на содержание и характеристики каждой переменной

Кроме того, кодовые книги могут также содержать:

  1. Частоты ответа
  2. Цели обследования
  3. Определения концепций
  4. Описание плана и методологии обследования
  5. Копия опросного листа
  6. 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:

  1. Имя переменной : Указывает номер или имя переменной, присвоенное каждой переменной в наборе данных.
  2. Расположение столбца переменных : Указывает начальное положение и ширину переменной. Если переменная является типом с несколькими ответами, то указанная ширина соответствует ширине одного ответа.
  3. 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.
  4. 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.
  5. Кодовое значение : Указывает кодовые значения, встречающиеся в данных для переменной.
  6. 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 галочек

Эта 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 Unsplash

Построение 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:

Формула среднего значения из Википедии
  • 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 Википедии 
 В 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 6 
 Давайте 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.
 Режим 
 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 np 
 импорт scipy.stats как статистика 
 импорт matplotlib.pyplot как plt 
 из scipy.stats импорт бета, эксцесс 
 асимметрия  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.
 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 распределение 
 exp_data = np.random.exponential(1, 1000) 
 label = 'Exponential: Positive Skewness' 
 plot_skewness(exp_data, label) 
Иллюстрация положительной асимметрии (Изображение автора)
  •  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. 
 # Бета 
 beta_data = beta.rvs(5, 2, size=10000) 
 label = 'Бета: Отрицательная асимметрия' 
 plot_skewness(beta_data, label) 
Иллюстрация отрицательной асимметрии (Изображение автора) 900 84  Эксцесс 
 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.
 Иллюстрация распространения мезокурта (Изображение автора)
   (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.
 Иллюстрация распределения лептокуртика (Изображение автора)
   (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.
 Иллюстрация распределения Platykurtic (Изображение автора)
 Следующий код из официальной документации scipy прекрасно иллюстрирует, как вычислить эксцесс.
 x = np.linspace(-5, 5, 100) 
 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() 
 
Иллюстрация трех основных эксцессов и их значений (Изображение из кода)
  •  Распределение Лапласа обладает свойствами  Лептокуртического  эксцесса.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *