Коды статистики получить: Сведения об установленных кодах по общероссийским классификаторам технико-экономической и социальной информации (ОК ТЭИ)

Содержание

Сведения об установленных кодах по общероссийским классификаторам технико-экономической и социальной информации (ОК ТЭИ)

ВАЖНО! Для корректного отображения стартовой страницы сервиса и обеспечения безопасного режима работы необходимо иметь последнюю версию интернет браузера.

В соответствии с Положением о Федеральной службе государственной статистики, утвержденным постановлением Правительства Российской Федерации от 02.06.2008 № 420, органы государственной статистики осуществляют формирование официальной статистической информации о социальном, экономическом, демографическом и экологическом положении России на основании первичных статистических данных, содержащихся в формах федерального статистического наблюдения (статистической отчетности), представляемых хозяйствующими субъектами.

Для обработки представленной статистической отчетности и формирования официальной статистической информации каждый хозяйствующий субъект (юридическое лицо, обособленное подразделение юридического лица или индивидуальный предприниматель) обязан при заполнении статистической отчетности указать в кодовой части формы код по Общероссийскому классификатору предприятий и организаций (ОКПО) / идентификационный номер обособленного подразделения.

Присвоение юридическим лицам, их филиалам, обособленным подразделениям и индивидуальным предпринимателям кода ОКПО / идентификационного номера обособленного подразделения, а также кодов по общероссийским классификаторам технико-экономической и социальной информации (ОК ТЭИ): Общероссийскому классификатору объектов административно-территориального деления (ОКАТО), Общероссийскому классификатору территорий муниципальных образований (ОКТМО), Общероссийскому классификатору государственной власти и управления (ОКОГУ), Общероссийскому классификатору форм собственности (ОКФС) и Общероссийскому классификатору организационно-правовых форм (ОКОПФ) осуществляется территориальными органами Росстата в субъектах Российской Федерации.

В соответствии с Административным регламентом предоставления Федеральной налоговой службой государственной услуги по предоставлению сведений и документов, содержащихся в Едином государственном реестре юридических лиц и Едином государственном реестре индивидуальных предпринимателей, утвержденным приказом Минфина России от 15.01.2015 № 5н, регистрирующие (налоговые) органы передают органам государственной статистики сведения о государственной регистрации хозяйствующих субъектов в течение 5 рабочих дней после внесения сведений в единые государственные реестры юридических лиц и индивидуальных предпринимателей (ЕГРЮЛ и ЕГРИП).

Установление кодов ОК ТЭИ хозяйствующим субъектам осуществляется после получения от регистрирующих (налоговых) органов выписок из ЕГРЮЛ и ЕГРИП в кратчайшие сроки, не более чем в течение 5 рабочих дней.

Предоставление хозяйствующим субъектам сведений о кодах ОК ТЭИ осуществляется в виде уведомления.

Кроме того, в случае необходимости, указанные сведения могут быть предоставлены в виде уведомления при непосредственном обращении в соответствующий территориальный орган Росстата или направлены хозяйствующему субъекту по запросу почтовым отправлением по указанному в запросе адресу или по имеющимся каналам связи (факс, электронная почта). В запросе необходимо указать ОГРН (ОГРНИП) или ИНН и способ их направления.

Следует иметь в виду, что уведомление носит информационно-справочный характер, не устанавливает ни прав, ни обязанностей хозяйствующих субъектов и его наличие не связано с регулированием деятельности хозяйствующих субъектов в сферах экономики. Это подтверждается отсутствием в законодательстве Российской Федерации положений об обязательном наличии у хозяйствующих субъектов документа об установленных им кодах ОК ТЭИ.

В этой связи форма уведомления не предусматривает наличие печати территориального органа Росстата и подписи ответственного руководителя.

В связи с поступающими в Росстат запросами юридических лиц и индивидуальных предпринимателей о предоставлении кодов ОК ТЭИ в целях открытия банковских (расчетных) счетов обращаем Ваше внимание, что в соответствии со статьей 5 Федерального закона Российской Федерации от 02. 12.1990 № 395-1 «О банках и банковской деятельности» и Инструкцией Банка России от 30.05.2014 № 153-И «Об открытии и закрытии банковских счетов, счетов по вкладам (депозитам), депозитных счетов» сведения о кодах ОК ТЭИ при открытии банковского счета клиенту не требуются.

Вместе с тем в связи с поступающими вопросами также обращаем внимание, что согласно Федеральному закону от 08.08.2001 № 129-ФЗ «О государственной регистрации юридических лиц и индивидуальных предпринимателей» хозяйствующие субъекты заявляют коды по ОКВЭД2 при государственной регистрации. Заявленные коды затем включаются в Единый государственный реестр юридических лиц (ЕГРЮЛ) / Единый государственный реестр индивидуальных предпринимателей (ЕГРИП) и, таким образом, становятся частью данных государственной регистрации.

В компетенцию органов государственной статистики не входит установление (подтверждение) кодов ОКВЭД2 хозяйствующих субъектов.

В соответствии с постановлением Правительства Российской Федерации от 17.05.2002 № 319 функция государственной регистрации юридических лиц и индивидуальных предпринимателей возложена на ФНС России. Согласно приказу Минфина России от 15.01.2015 № 5н предоставление сведений из ЕГРЮЛ также осуществляется ФНС России.

 

Узнать Коды Статистики по ИНН: республика Татарстан

Получить Коды Статистики и распечатать уведомление онлайн:

Узнать для ИП Коды статистики

Найти для ООО коды статистики

Для того, чтобы получить коды статистики по ИНН, ОГРН, ОКПО перейдите по нужной вам ссылке ниже и запустите поиск, сайт покажет коды статистики онлайн по ИНН бесплатно и вы сможете скопировать их себе или сразу распечатать.

Почему не удается на сайте Росстата узнать коды статистики?

Причин может быть несколько:

  • Во-первых, список кодов выдается только зарегистрированному бизнесу. Так как, если ИП или ООО еще не успели подать документы в налоговую или не дождались ответа, запрашивать коды статистики бесполезно: вам они пока не присвоены.
  • Во-вторых, возможно регистрационные данные еще не успели попасть в базу ФСГС (Федеральную Службу Государственной Статистики). После того, как процедура регистрации пройдена, информация о новоиспеченной компании перенаправляется налоговой в ФСГС: здесь данные вашей регистрации в качестве индивидуального предпринимателя или юридического лица записываются в так называемые информационные базы.

Обратите внимание, что регистрационные данные попадают в информационные базы не сразу, а только после их периодического обновления: приблизительно после пятнадцатого числа и тридцатого — тридцать первого (середина и конец месяца).

Если же необходимо узнать по ИНН коды статистики и получить уведомление как можно скорее, можно порекомендовать обратится в местный орган статистки, предъявив выписку из ЕГРИП или ЕГРЮЛ. Само уведомление может так и не дойти, если письмо затеряется на почте или где-то в пути.

Контактные данные статистики для республики Татарстан:

Подразделения статистики по республике Татарстан

Статистика республики Татарстан: официальный сайт

Будьте внимательны:

1 марта 2016 года начинает свою работу единая база Росстата:

Коды Росстата по ИНН (ОК ТЭИ по единой базе Росстата)

Если ваши знакомые до сих пор недоумевают, как узнать коды статистики по ИНН бесплатно, посоветуйте им наш сервис: мы разместили все коды статистики Росстата на одном сайте!

Для вашего удобства мы разделили базу кодов по областям и объединили ссылки в меню слева. Найти коды статистики просто – для этого выберите свой регион, перейдите в статью, ему посвященную, выберите организационную форму и укажите ИНН.

Как получить и узнать коды статистики для ООО и ИП

Добрый день, уважаемые читатели! Сегодня мы продолжим тему регистрации ИП или регистрации ООО и постановку на учет в других органах в начале предпринимательской деятельности. ЭТА СТАТЬЯ поможет вам сориентироваться в вопросе регистрации в фондах и прочих госорганах, выполняющих контрольные функции. Сегодня же речь пойдет о получении кодов статистики.

Как получить коды статистики

После регистрации вас в качестве ИП или ООО налоговики передают данные не только в фонды, но и в статистические органы, а именно — в территориальные органы Росстата (сокращенно – ТОГС). ТОГС, получив сведения о вас, обрабатывает их и присваивает вам коды из общероссийских классификаторов. Собственно, эти коды и называются кодами статистики.

Коды каких классификаторов могут быть присвоены?

Перечислим их, это классификаторы:

  • Предприятий и организаций – ОКПО;
  • Объектов административно-территориального деления – ОКАТО;
  • Территорий муниципальных образований – ОКТМО;
  • Органов государственной власти и управления  — ОКОГУ;
  • Форм собственности – ОКФС;
  • Организационно-правовых форм – ОКОПФ.

Сюда же относятся коды ОКВЭД, но они назначаются не Росстатом, а самим предпринимателем. Он выбирает их самостоятельно при оформлении документов для регистрации, по идее – эти коды должны соответствовать деятельности, которую предприниматель собирается вести. Один из кодов ОКВЭД обязательно нужно выбрать за основной. Многие также добавляют коды ОКВЭД «на перспективу»: дополнительно выбирают коды по деятельности, которой собираются заняться в дальнейшем.

Как узнать свои коды статистики

Если ваша налоговая работает по системе «одного окна» — вы получите уведомление вместе документами после регистрации.

Если налоговая такой услуги не предоставляет, то следует обратиться в органы ТОГС по вашему региону (например, Москва, Санкт-Петербург и т.д.). Узнать контакты и адреса ТОГС можно на главном сайте Росстата.

Вы просто выбираете свой регион, и внизу страницы у вас появятся данные о нужном вам учреждении. Затем вы обращаетесь в ТОГС с минимальным набором документов: копии ОГРНИП, ИНН, выписки ЕГРИП и паспорта – для ИП; копии ОГРН, ИНН, выписки из ЕГРЮЛ, устава и паспорта гендиректора – для ООО. Иногда вообще никаких документов не требуется. Уведомление выдается бесплатно, а вот за повторное обращение, скорее всего, придется заплатить.

Узнать коды можно онлайн на сайте своего ТОГС, если такой сайт есть и если на нем есть такой сервис. Для этого вам понадобиться заполнить свой ИНН, ОГРН или ОГРНИП – система вам выдаст ваши коды статистики. Но, к сожалению, такие сервисы на сайтах региональных статистических органов есть не всегда или не всегда работают, поэтому лучше все-таки получить стандартное письмо.

Когда понадобятся коды статистики

Коды вам могут понадобиться при составлении отчетности, открытии расчетного счета, оплате налогов и взносов, открытии филиала, смене местонахождения и в других ситуациях.

В дальнейшем уведомление о кодах статистики можно выгрузить с помощью специального сервиса Росстата.

Вы выбираете тип уведомления (для кого его выгрузить), затем заполняете один из параметров (ОКПО, ИНН или ОГРН), вводите проверочный код и нажимаете «Поиск». Внизу появится наименование компании / ФИО ИП, а справа две кнопки: для выгрузки уведомления о кодах статистики следует нажать «Коды ОК ТЭИ».

Коды статистики: порядок предоставления и виды.

Органами государственной статистики ЮЛ присваиваются коды

  • ОКПО – Общероссийский классификатор предприятий и организаций
  • ОКТМО — Общероссийский классификатор территорий муниципальных образований
  • ОКВЭД – Общероссийский классификатор видов экономической деятельности
  • ОКОПФ – Общероссийский классификатор организационно-правовых форм
  • ОКФС – Общероссийский классификатор форм собственности

Согласно действующему законодательству РФ, экономическая деятельность подразделяется на определенные виды. Каждый вид экономической деятельности имеет свой уникальный номер, именно по нему и идентифицируется деятельность ЮЛ и ИП.

  • ОКВЭД – Общероссийский классификатор видов экономической деятельности

ОКВЭД предназначен для классификации и кодирования видов экономической деятельности и информации о них. Предприниматель сталкивается с кодами ОКВЭД при регистрации ЮЛ или ФЛ в качестве ИП. В период деятельности может возникнуть необходимость получить коды статистики, это может быть связано с регистрацией некоторых изменений в деятельности или структуре организации (смена директора, смена юридического адреса, смена наименования и смена видов деятельности).

Присвоение кодов ОКВЭД производится регистрирующим органом (в Москве — ИФНС N46) в соответствии с заявленными при регистрации видами деятельности путем внесения соответствующих записей в ЕГРЮЛ и ЕГРИП.

Информационное письмо с кодами ОКВЭД выдает Федеральная служба государственной статистики (Росстат).

Этот документ не является обязательным. Но его могут потребовать некоторые организации и банки.

Распечатать письмо содержащее коды ОКПО, ОКАТО, ОКТМО, ОКОГУ, ОКФС, ОКОПФ теперь можно самостоятельно и абсолютно бесплатно. Данная распечатка будет иметь силу как в государственных учреждениях, так и в банках.

В Москве услуга доступна на сайте Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по городу Москве. Кроме Уведомления также можно узнать свой или чужой код ОКПО.

Перейдите по ссылке приведенной ниже, введите ИНН или ОГРН организации и распечатайте коды статистики. Обратите внимание, что коды ОКВЭД в данной форме вы не увидите, так как они содержатся в выписке из ЕГРЮЛ или ЕГРИП.

Письмо Росстата для ЮЛ и ИП по городу Москве можно получить онлайн по адресу

http://91.194.112.17/webword/

Крым

http://xn--80aakxubnjakb5h.xn--p1ai/91.html

Севастополь

http://xn--80aakxubnjakb5h.xn--p1ai/92.html

Московская область

http://xn--80aakxubnjakb5h.xn--p1ai/50.html

Важно!

В связи с многочисленными обращениями в адрес нашей компании с целью помочь получить письмо из Статрегистра для открытия расчетного счета сообщаем, что предоставление информации о кодах статистической отчетности не является необходимым условием для открытия банковского счета клиенту.

Перечень документов, необходимых для открытия банковских счетов, установлен специальным нормативным актом Банка России – Инструкцией Банка России от 14.09.2006 N 28-И «Об открытии и закрытии банковских счетов, счетов по вкладам (депозитам)», которая также не предусматривает предоставления информации о кодах статистической отчетности при открытии банковского счета клиенту.

Об этом говорится в Письме «О предоставлении сведений статистической отчетности при открытии банковского счета» N 011-31-1/4394 Руководителю Федеральной службы Государственной статистики от 27.10.2011, которое можно скачать во вложении.

Перечень документов, необходимых для получения информационного письма об учете в «СТАТРЕГИСТРЕ», для ЮЛ

Для ООО

  • Выписка из ЕГРЮЛ
  • Свидетельство о госрегистрации с основным государственным регистрационным номером (ОГРН)
  • Свидетельство о постановке ЮЛ на налоговый учет с идентификационным номером налогоплательщика (ИНН)
  • Свидетельство о внесении в государственный реестр записи о государственной регистрации изменений в сведения о ЮЛ (ГРН)
  • Решение или протокол учредителей о внесении изменений в сведения о ЮЛ
  • Устав в новой редакции, при ее отсутствии – изменения к уставу, прошедшие госрегистрацию в установленном порядке

Для АО (дополнительно к перечисленному для ООО)

  • Выписка из реестра акционеров в произвольной форме, содержащая информацию о величине уставного капитала и количестве акционеров на текущую дату, а также сведения о владельцах акций с указанием суммы принадлежащих им акций и относительной ее величины (%) к уставному капиталу. При этом сведения по акционерам — гражданам России приводятся одной строкой.
  • Информационное письмо об учете в Статрегистре с кодами общероссийских классификаторов

Для органов исполнительной власти (дополнительно к перечисленному для ООО, кроме первых трех перечисленных)

  • Соответствующее постановление Правительства об образовании
  • Положение об органе исполнительной власти

Для государственных предприятий и учреждений (дополнительно к перечисленному для ООО, кроме первых трех перечисленных)

  • Соответствующий организационно-распорядительный документ (например, приказ вышестоящей организации о создании предприятия, распоряжение (постановление) Правительства РФ о реорганизации юридического лица, об утверждении перечня ФГУП, находящихся в ведении министерства (ведомства)
  • Приказ о назначении руководителя предприятия, учреждения

Для общественных организаций (дополнительно к перечисленному для ООО, кроме первых трех перечисленных)

  • Протокол учредительного собрания или решение о создании общественной организации
  • Свидетельство Минюста России (или Управления ФРС) о принятии решения о госрегистрации общественной организации

Для представительств и филиалов иностранных ЮЛ

  • Разрешение (аккредитация) на открытие представительства иностранного юридического лица на территории РФ, выданное уполномоченным на то органом (например, Государственной регпалатой при Минюсте России, Торгово-промышленной палатой РФ, Банком России и т. д.).
  • Свидетельство о внесении представительства (филиала) иностранного ЮЛ в сводный государственный реестр, выданное Государственной регалатой при Минюсте России
  • Свидетельство о постановке иностранного ЮЛ на учет в качестве налогоплательщика с идентификационным номером (ИНН)
  • Положение о представительстве (филиале), утвержденное иностранным ЮЛ
  • Договор аренды или гарантийное письмо о предоставлении офисного помещения (при отсутствии в положении сведений о месте нахождения представительства (филиала)
  • Распорядительный документ о назначении главы представительства (руководителя филиала)

При изменении сведений о представительстве, филиале (например, продление срока аккредитации, изменение наименования, местонахождения, смене руководителя филиала или главы представительства и т.д.), кроме перечисленных документов предоставляется Информационное письмо об учете представительства (филиала) в Статистическом регистре с кодами общероссийских классификаторов.

Для представительств и филиалов российских ЮЛ

  • Выписка из ЕГРЮЛ по ЮЛ, создавшему филиал (представительство), должна содержать сведения о данном обособленном подразделении
  • Свидетельство о госрегистрации ЮЛ, создавшего филиал (представительство) с основным государственным регистрационным номером (ОГРН)
  • Информационное письмо об учете ЮЛ, создавшего филиал (представительство), в Статистическом регистре с кодами общероссийских классификаторов
  • Свидетельство о внесении в государственный реестр юридических лиц записи о государственной регистрации изменений в сведения о ЮЛ, обусловленных созданием филиала (представительства)
  • Положение о филиале (представительстве), утвержденное создавшим его ЮЛ
  • Уведомление о постановке ЮЛ на налоговый учет по месту нахождения филиала (представительства)
  • Распорядительный документ о назначении руководителя обособленного подразделения

При изменении сведений о филиале (представительстве), кроме перечисленных документов предоставляется Информационное письмо об учете филиала (представительства) в Статистическом регистре с кодами общероссийских классификаторов.

ВНИМАНИЕ!

Документы принимаются в файловой папке (копии), оригиналы документов не принимаются. Копии документов должны быть заверены печатью ЮЛ и удостоверены подписью уполномоченного лица. Представитель организаций может сдать документы не более 2-х ЮЛ.

При наличии в файловой папке двух и более комплектов документов организаций все документы подлежат возврату без исполнения.

В последний рабочий день месяца предварительная запись и прием документов не осуществляются.

Выдача документов осуществляется при предъявлении паспорта (или документа, удостоверяющего личность предъявителя), и доверенности на получение Информационного письма

  • Государственным предприятиям и учреждениям (кроме подведомственных МВД России, МЧС России, Минобороны России, СВР России, Минюсту России в части УИН, ФСБ России, ФСО России, Спецстрою России, Спецсвязи России, Атомпрома России) — в комнате 308, при непосредственном обращении представителя организации
  • ЮЛ по предварительной записи – в день обращения, согласно дате и времени, установленным по предварительной записи в комнатах 324, 325, 311, 314, 316

Где получить коды статистики?

Москва, ул. Кирпичная, д.33

Телефон:

+7(495) 367-97-51

+7(499)780-07-51

+7(499)780-06-34

В рабочие дни с 9-30 до 12-00, кроме последнего рабочего дня месяца

Проезд

Ст. метро «Электрозаводская», далее маршрутное такси N 145 остановка «Измайловское шоссе, д. 44»

Ст. метро «Шоссе Энтузиастов», далее автобусы или маршрутные такси N 141, 83 остановка «1-ый Кирпичный переулок»

Ст. метро «Семёновская», автобус или маршрутное такси N 141, 83 остановка «1-ый Кирпичный переулок»

Прием документов осуществляется

  • От представителей госпредприятий и учреждений (кроме организаций, подведомственных МВД России, МЧС России, Минобороны России, СВР России, Минюсту России в части УИН, ФСБ России, ФСО России, Спецстрою России, Спецсвязи России, Атомпрома России) с 9-30 до 13-00 в комнате 308
  • От других юридических лиц, филиалов, представительств и обособленных подразделений прием документов организован по предварительной записи

Предварительная запись осуществляется в комнате 301 с понедельника по четверг — с 9-30 до 13-00 и с 14-00 до 16-00, в пятницу — с 9-30 до 15-00.

Внимание!

На своем сайте Мосгорстат сообщает о том, что во исполнение Приказа Федеральной службы государственной статистики от 13.12.2011 N 495 Мосгорстат с 01.01.2012 не выдает повторно уведомления ЮЛ и ИП сведений об установленной им идентификации кодами общероссийских классификаторов технико-экономической и социальной информации (ОК ТЭИ), запрашиваемых для предоставления в различные органы госвласти и управления, а также при открытии банковских счетов.

Повторно уведомления выдаются органами статистики только при изменении

  • Наименования
  • Места нахождения
  • Организационно-правовой формы
  • Состава учредителей (акционеров)

В ответ на требования банков или таможенных органов предоставлять экземпляр Уведомления с печатью Мосгорстат дает следующие разъяснения

Уведомление о кодах ОК ТЭИ не включено в состав перечня документов, необходимых для

  1. Открытия банковских счетов (письмо Центробанка от 27.10.2011г. № 011-31-1/4394)
  2. Предоставления участниками ВЭД при таможенном декларировании товаров (письмо ФТС от 19.12.2011г. № 01-18/62041)
  3. Внебюджетных фондов (ФЗ от 23.12.2003 N 185-ФЗ)

Если у Вас нет времени для получения кодов статистики (информационного письма) свяжитесь со специалистом по телефону +7(499)372-14-80

Виды услуг от «AAA-Investments LLC»

  • Регистрация компаний (ООО/ИП; ОАО)
  • Регистрация некоммерческих организаций
  • Регистрация изменений
  • Купля-продажа доли
  • Изменения УК
  • Изменения в видах деятельности общества (ОКВЭД)
  • Приведение устава в соответствие с ФЗ N 312-ФЗ
  • Смена названия, юридического адреса
  • Ликвидация и реорганизация ООО/ЗАО
  • Прекращение деятельности в качестве ИП
  • Прочие услуги
  • Внесение в реестр малого предпринимательства г. Москвы

Мы рады видеть Вас среди наших Клиентов!

Коды статистики по оквэд для юридических лиц.

Как получить сведения из Госрегистра

Алексей Жуматаев

В зависимости от загруженности сотрудников отдела статистики срок получения письма может занять некоторое время.

Для того чтобы получить письмо из статистики Вам необходимо в вышеописанную службу написать заявление, сделать это можно прямо у них.

Так же отправляясь получать письмо из статистики для Вашего ООО не забудь-те взять с собой уставные документы организации.

У меня самого срок получения данного письма занял всего лишь 30 мин., я прямо у них написал заявление (причем очереди даже и не было) и так как все компьютеризировано, они вбили данные моей организации и довольно быстро его распечатали и торжественно:) вручили мне.

Возможно у Вас займет это больше времени, но на сколько я знаю выдать письмо статистики ООО должны не позднее 2х дней.

В последующем иногда (очень редко, меня приглашали за 12 лет всего 2 раза) Вас будут приглашать в отдел статистики чтобы сверить данные о Вашей деятельности.

С появлением онлайн сервиса Росстата теперь можно получить уведомление с кодами статистики ООО через интернет.

Зачем нужно письмо из статистики

В письме статистики указываются все статистические данные Вашей организации. И данное письмо требуют предоставить во многих инстанциях, так что данное письмо нужно будет обязательно.

Основные места где просят предоставить письмо из отдела статистики:

  1. В банке при ;
  2. В органах выдающих лицензии;
  3. При получении допусков и разрешений.

Вот три основных инстанции когда требуется письмо из отдела статистики. Так же данные кодов ОКТМО из письма статистики используются при заполнении налоговых деклараций. Возможно письмо статистики у Вас попросят еще где-нибудь, у меня не просили больше нигде.

Как выглядит письмо статистики ООО

Выкладываю Вам письмо статистики которое я получил для своей организации:


Процедура государственной регистрации общества с ограниченной ответственностью теперь стала еще проще, подготовьте документы на регистрацию ООО совершенно бесплатно не выходя из дома через проверенный мной онлайн сервис: «Регистрация ООО бесплатно за 15 минут «. Все документы соответствуют действующему законодательству РФ.

Совет: В настоящее время многие предприниматели для расчета налогов, взносов и сдачи отчетности онлайн используют данную «Интернет-бухгалтерию «. Сервис помог мне сэкономить на услугах бухгалтера и избавил от походов в налоговую. Мне также удалось достать подарочный промокод для подписчиков моего сайта, по которому Вы сможете получить 3 месяца сервиса бесплатно, чтобы по достоинству оценить его. Для этого просто введите промокод 74436115 на странице активации подарка .

На этом я пожалуй закончу свою статью. С возникшими вопросами Вы можете обратиться в мою группу социальной сети В Контакте «

Инструкция

Для получения кодов статистики необходимо сделать запрос в ГМЦ Госкомстата России. Сделать такой запрос вы можете в письменной форме или явившись в местный филиал Госкомстата лично.

Для запроса в письменной форме от юридического лица следует собрать следующие документы: копия ОГРН (свидетельства о регистрации юридического лица), копия ИНН (свидетельства о постановке на учет в налоговом органе), копия из реестра юридических лиц, а также сопроводительное письмо. Для акционерных требуется выписка из реестра акционеров. Вероятно, может потребоваться копия Устава – требование во многих филиалах, поэтому подготовьте ее с другими документами.

В сопроводительном письме изложите просьбу предоставить информационное письмо об учете в ЕГРПО с указанием кодов статистики. Также укажите место, куда вам требуется предоставить информационное письмо (к примеру, в банк). Внизу письма ставится дата и подпись с указанием должности в организации.

Индивидуальные запрос лично от себя и предоставляют только сопроводительное письмо и копию выписки из реестра. Уточните в своем филиале, требуется ли заверять копии документов. Обычно достаточно или не заверенной копии, или заверенной самим юридическим лицом либо ИП. В конверт с документами кладется также конверт с заполненным обратным адресом – в этом конверте вам пришлют информационное письмо.

Для того чтобы получить письмо с кодами статистики лично, сопроводительного письма не требуется. Прежде, чем в Госкомстат, узнайте, не требуется ли предварительная запись – некоторые филиалы работают исключительно по записи. Для получения письма лично в руки организации предоставляют копию ОГРН, копию ИНН и выписку из реестра, а индивидуальные предприниматели только копию выписки из реестра.

Открывая счет в банке, клиент обязан предоставить множество документов, перечень которых установлен Национальным банком и поэтому одинаков во всех банковских организациях. Открытие счета физического лица обычно не представляет проблемы, а вот юридические лица обязаны собрать достаточно внушительный пакет документов. Ни юридическому лицу, ни физическому для открытия счета не требуется предоставлять справки о наличие каких-либо счетов в других банках, но только в случае если это лицо не желает оформлять кредит.

Вам понадобится

  • Запрос в письменно виде.

Инструкция

Индивидуальные предприниматели и юридические лица при открытии счета в банке обязаны поставить в известность инспекцию. Пока налоговый орган не ответит на отправленный в автоматическом режиме банком запрос, клиент не может в полной мере распоряжаться своими средствами. Пополнять счет он имеет полное право, а снимать или переводить на другие счета нет. Если же клиент хочет получить , то он должен предоставить данные об открытых счетах в других в виде справки.

Чтобы получить справку в банке, обслуживающем счета, необходимо подготовить письменный запрос на имя начальника отдела по работе с предпринимателями и , либо на имя начальника отделения банка, в котором открыты счета. В запросе необходимо указать какая именно необходима справка. Это может быть справка о наличии текущего счета, справка об остатках на счетах, справка об задолженности, справка о и так далее. Если справка должна содержать данные об оборотах, то требуется указать период и дату, которой должна быть оформлена справка.

Письменный запрос необходимо заверить печатью организации и подписью уполномоченного лица, затем присвоить исходящий номер и отправить в банк либо почтой, либо предоставить лично. Для предпринимателей, которые работают без печати достаточно подписи. Банковский работник при получении запроса регистрирует его в журнале принятой корреспонденции, присваивает входящий номер и передает ответственному специалисту по работе с юридическими и индивидуальными предпринимателями. На основании запроса тот готовит справку в течение 1-3 дней. Однако банк взимает дополнительную плату за услуги такого рода.

Получать готовую справку в банке также должно уполномоченное лицо в связи с тем, что она готовится в 2 экземплярах и на экземпляре банка клиент должен поставить свою подпись, дату получения и печать организации.

Обратите внимание

Очень часто для различных нужд, к примеру, для выезда за границу, физическому лицу необходимо предоставить в посольство справку о том, что в каком-либо банке имеется открытый счет, на котором находится определенная сумма денежных средств. Без такой справки многие страны отказывают в выдаче визы.

Полезный совет

Банк может выдать требуемую справку в течение одного для, либо же трех банковских дней. За срочность банковская организация устанавливает дополнительную плату, которая будет списана с текущего счета, либо внесена наличными денежными средствами через кассу.

Источники:

  • запрос в ифнс об открытых счетах

Государством осуществляется статистический учет всех юридических лиц, поэтому в процессе регистрации предприятия любой формы собственности вам необходимо поставить его на учет в органах Росгосстата, без чего открытие счета в банке будет просто невозможно. Факт регистрации должен быть подтвержден информационным письмом органов статистики , в котором предприятие также получает коды по тем видам экономической деятельности, которое оно собирается осуществлять.

Регистрация ИП требует не только получения свидетельства о регистрации и постановки на налоговый учет, необходимо также получить коды статистики. Зачем нужны коды статистики? С ними предприниматель впервые сталкивается при выборе экономической деятельности организации. Для обозначения каждого вида деятельности предусмотрен код. В дальнейшем эта информация будет указываться в документах компании.

Все коды, предназначенные для характеристики всех видов деятельности предприятия, указаны в классификаторе, созданном в министерстве экономического развития и торговли России совместно с Центром экономической классификации. Данный документ сокращенно называется ОКВЭД, оно состоит из первых букв полного названия — общероссийский классификатор видов экономической деятельности , в последний раз документ подвергался редакции 1.01.2012.

При заполнении заявления на регистрацию ИП предприниматель может указать любое количество видов деятельности, расшифровку кодов можно найти в ОКВЭД.

Стоит отметить, что неправильное определение кодов вида деятельности может повлиять на систему налогообложения предприятия, а также на порядок и размер процентной ставки сбора на страхование при несчастных случаях на производстве.

Коды статистики для ИП

Коды статистики — это один из способов учета юридических лиц, он присваивается юридическому лицу Федеральной службой государственной статистики и указывается в официальном письме, которое является документальным подтверждением.

Наименование кодов статистики: ОКПО, ОКАТО, ОКОПФ, ОКФС, ОКОГУ, ОКВЭД.

Вид статистического учета:

  • код организации в ЕГРПО;
  • код организационно-правовой формы;
  • код вида деятельности;
  • код принадлежности органу управления;
  • код местонахождения;
  • код формы собственности.

Все коды создаются для повышения удобства работы статистических и налоговых органов, их присвоение к каждому предприятию облегчает контроль и проверку хозяйствующих субъектов.

Учет организаций осуществляется путем методичного и грамотного внесения каждой компании любой формы собственности в имеющиеся классификаторы. Это обеспечивает автоматическую выдачу достоверной информации, отражающей картину всех сфер хозяйственной деятельности в стране.

К самым часто встречающимся кодам относятся ОКАТО, ОКОГУ и ОКОПФ.

ОКАТО

ОКАТО расшифровывается как классификатор административно-территориального деления, он необходим для упорядочивания информации о территориальных данных, где проживают граждане, и где ведется деятельность хозяйствующих субъектов. После приведения всей информации в порядок появился справочник ОКАТО, позволяющий в автоматическом режиме получать всю необходимую информацию о том или ином территориальном субъекте России.

Все данные представлены в иерархическом порядке от более крупных территориальных образований к мелким.

Код состоит из девяти цифр:

  • первые две обозначают объекты федерального уровня: города, республики, края, автономные округа и области,
  • вторые две цифры обозначают районы республик, краев, областей, автономных округов, входящих в РФ, также сюда относят районы округов федерального значения и внутригородские районы,
  • следующие три цифры означают города районного подчинения, их внутригородские районы, округа городов областного, республиканского или краевого подчинения, поселки городского типа и сельсоветы,
  • последние две цифры являются контрольным числом.

ОКОГУ

ОКОГУ – классификатор органов гос. власти и управления. Несмотря на то, что к ИП классификатор не имеет никакого отношения, о нем должен знать каждый предприниматель, чтобы понимать данные своих контрагентов.

При помощи классификатора осуществляется систематизация всех гос. структур от крупных к самым мелким, иерархия обеспечивает удобство поиска субъекта. Первый раздел классификатора составляют коды 1000-4000, во второй части заключена информация об объединениях экономической направленности, взаимодействующих с органами местного самоуправления, другими хозяйствующими субъектами, а также с общественными, религиозными организациями и межгосударственными органами.

  • Коды структуры 1000 обозначают принадлежность структуры к органам власти федерального значения,
  • 2000- к органам власти субъектов,
  • 3000 – к органам самоуправления,
  • 4000 предназначены для обозначения предприятий и организаций, осуществляющие деятельность в общей системе регулирования управленческих и экономических процессов всей страны.

ОКОПФ

ОКОПФ — классификатор организационно-правовых форм. Создание классификатора было вызвано необходимостью формирования базы данных, в которой содержалась бы полная информация обо всех хозяйствующих субъектах России. Наличие такой информации с делением на категории по форме предприятий значительно облегчается проведением анализа для формирования отчетов в статистических, финансовых и налоговых органах.

Благодаря такому делению ускорилось и упростилось формирование управленческих отчетов, а также принятие решения о стратегическом развитии области, региона, муниципалитета и страны в целом. Анализ полученных данных является основой для планирования и прогнозирования развития страны.

Коды ОКОПФ представлен пятью цифрами, первая обозначает один из разделов:

  • Первый раздел 1 00 00, свидетельствует о том, что компания считается юридическим лицом и является коммерческой.
  • Некоммерческие организации обозначаются кодом 2 00 00.
  • Все созданные без прав юридического лица компании входят в третий раздел 3 00 00.
  • В четвертую категорию с обозначением 4 00 00 включены все работающие на территории РФ организации с иностранным или смешанным капиталом.
  • Код 5 00 00 имеют все ИП, осуществляющие деятельность на территории РФ

Остальные цифры — цифры не 00, как в примере, — также имеют смысл; вторые две цифры обозначают отношение к той или иной организационно-правовой форме, третья и четвертая обозначают вид предприятия.

Когда необходимо получать коды статистики?

Перед рассмотрением порядка получения кодов статистики следует учесть важность статистических кодов в предпринимательской деятельности. В первую очередь, коды статистики могут понадобиться для получения кредита, оформления лицензий. Получение значительного количества допусков и разрешений невозможно без письма из статистических органов.

Коды статистики могут понадобиться также в следующих случаях:

  • внесение изменений в учредительные документы;
  • смена вида деятельности организации;
  • смена руководителя;
  • открытие филиала;
  • требование таможни.

Следует также учитывать, что все ИП обязаны предоставлять статистическую информацию о компании и ее деятельности. Игнорирование этой необходимости ведет к привлечению ИП к штрафам, вся информация предоставляется на бланках, на которых указываются статистические коды.

Документы, необходимые для получения кодов статистики (простые копии):

  • устав организации;
  • свидетельство о государственной регистрации компании внесении записи в ЕГРЮЛ;
  • свидетельство о постановке на учет в ИФНС;
  • выписка из ЕГРЮЛ.

Как и где получить коды статистики?

Существует несколько способов получения кодов статистики для ИП:

1. Выдача информационного письма вместе с регистрационными документами ИП. На практике практически никогда не происходит.

2. Получить коды статистики онлайн в Росстате. Предприниматель самостоятельно обращается в службу статистики для получения информационного письма. Для этого необходимо зайти на сайт Росстата и найти адрес и контактную информацию территориального органа статистики по месту регистрации ИП. Предварительно можно позвонить и уточнить порядок получения документа, а также информацию о часах работы.

3. Как правило, необходимо предоставить следующие документы: заявление, копию паспорта и ИНН, копию свидетельства о регистрации ИП и выписки из ЕГРИП. Данный вариант предполагает ожидание в течение 4-5 дней, что необходимо для подготовки информационного письма.

4. Обращение в юридическую компанию. В последнее время большой популярностью пользуется получение кодов через посредников, данную услугу предоставляют многие юридические компании. Специалисты компании берут на себя подачу заявления, получение письма и передачу его ИП. Данной услугой чаще всего пользуются занятые предприниматели, т.к. данный способ способствует экономии времени. Услуга отличается доступной стоимостью и считается отличным выходом для тех, кто слишком занят.

5. Получить коды статистики онлайн бесплатно. Можно получить коды статистики через интернет. Для этого на сайте юридической компании достаточно просто заполнить заявку.

Стоит отметить, что получение кодов статистики онлайн или другими способами характеризуется для ИП легкостью, требует наличия времени или небольшой платы. Получить их необходимо, так как к контрагентом предъявляется все больше требований, поэтому под рукой всегда должен быть весь пакет регистрационных документов.

Наконец, разберемся в том, как узнать коды статистики ИП. Это можно сделать на сайте Федеральной службы гос. статистики, где необходимо лишь ввести ОГРН (ИНН, ОКПО) индивидуального предпринимателя.

Бесплатно коды статистики предоставляются только в первый раз, в дальнейшем получение информационного письма требует оплаты. Изменение каких-либо данных ИП также требует постоянного получения обновленных данных из Росстата.

Помогла статья? Подписывайтесь в наши сообщества.

Популярные материалы

  • Смотреть что такое «Hang Seng Index» в других словарях Историческая доходность индекса hang seng по годам

  • Что такое Форекс: развод или возможность очень хорошо зарабатывать?

  • График новозеландский доллар к фунту

  • Индекс Dow Jones: что это такое и как работает

  • Какая минимальная сумма нужна для начала работы на форекс?

Получение кодов статистики в Казани для организации ООО

Государственному учету подлежит любая коммерческая деятельность, осуществляемая юридическим лицом. Данные по организации собираются налоговыми органами и службой статистики. Функцию последнего выполняет Росстат, который создан с целью формирования базы сведений о разных направлениях общественной жизни.
Для внесения субъекта предпринимательской деятельности в статрегистр как раз и нужны коды статистики ООО. Они представляют собой набор цифр, который присваивается конкретному классификатору. Каждая комбинация уникальна и используется при электронной обработке информации. Коды статистики в обязательном порядке указываются ООО при следующих операциях:

  • оформлении допуска к специализированным работам;
  • получении разрешительной документации на работы, подлежащие обязательному лицензированию;
  • подаче заявки для участия в тендерах;
  • внесении изменений в реквизиты и другие данные ООО;
  • оформлении заявки на кредитование в банковских структурах;
  • сдаче отчетной документации в Росстат.

Передавать сведения в Росстат обязаны все ООО, которые вели коммерческую деятельность в отчетном периоде. В случае ее отсутствия органы статистики затребуют объяснительное письмо. За не предоставление отчетности предусмотрен штраф.

 

 

Как получить коды статистики

 

Если юридическое лицо проинформировано о том, как получить коды статистики для ООО, то процедуру можно провести самостоятельно. Для этого используют 3 метода:

  1. Обращение в налоговую службу сразу после завершения регистрации. Вместе с общими документами заявитель получит уведомление о присвоенных статкодах.
  2. Обращение в региональное отделение Росстата. Его контактные данные можно получить на официальном сайте службы. Выдача кодов осуществляется после предоставления пакета документов. Первичный запрос информации производится бесплатно, за повторное обращение взимается плата.
  3. Оформление заявки через интернет на сайте Росстата. Для этого указываются ОКПО, ИНН или ОГРН. Данный способ работает в пробном режиме и сопровождается временными сбоями.

Альтернативный способ просто и быстро получить коды статистики — это обратиться в специализированную компанию «Законное право». Стоимость услуги будет зависеть от формы предоставления данных. Возможно получение кодов статистики для ООО в день обращения.

 

 

Документы, необходимые для присвоения кодов статистики

 

Для получения кодов статистики юридические лица обязаны предоставить копии следующих документов:

  • свидетельства о регистрации ООО;
  • устава организации;
  • идентификационного номера и ОГРН;
  • выписки из ЕГРЮЛ.

Предоставляемые копии документов не нуждаются в заверении нотариуса.

Узнать код ОКФС по ИНН

Политика конфиденциальности (далее – Политика) разработана в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006. №152-ФЗ «О персональных данных» (далее – ФЗ-152). Настоящая Политика определяет порядок обработки персональных данных и меры по обеспечению безопасности персональных данных в сервисе vipiska-nalog.com(далее – Оператор) с целью защиты прав и свобод человека и гражданина при обработке его персональных данных, в том числе защиты прав на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну. В соответствии с законом, сервис vipiska-nalog.com несет информационный характер и не обязывает посетителя к платежам и прочим действиям без его согласия. Сбор данных необходим исключительно для связи с посетителем по его желанию и информировании об услугах сервиса vipiska-nalog.com.

Основные положения нашей политики конфиденциальности могут быть сформулированы следующим образом:

Мы не передаем Ваши персональную информацию третьим лицам. Мы не передаем Вашу контактную информацию в отдел продаж без Вашего на то согласия. Вы самостоятельно определяете объем раскрываемой персональной информации.

Собираемая информация

Мы собираем персональную информацию, которую Вы сознательно согласились раскрыть нам, для получения подробной информации об услугах компании. Персональная информация попадает к нам путем заполнения анкеты на сайте vipiska-nalog.com. Для того, чтобы получить подробную информацию об услугах, стоимости и видах оплат, Вам необходимо предоставить нам свой адрес электронной почты, имя (настоящее или вымышленное) и номер телефона. Эта информация предоставляется Вами добровольно и ее достоверность мы никак не проверяем.

Использование полученной информации

Информация, предоставляемая Вами при заполнении анкеты, обрабатывается только в момент запроса и не сохраняется. Мы используем эту информацию только для отправки Вам той информации, на которую Вы подписывались.

Предоставление информации третьим лицам

Мы очень серьезно относимся к защите Вашей частной жизни. Мы никогда не предоставим Вашу личную информацию третьим лицам, кроме случаев, когда это прямо может требовать Российское законодательство (например, по запросу суда). Вся контактная информация, которую Вы нам предоставляете, раскрывается только с Вашего разрешения. Адреса электронной почты никогда не публикуются на Сайте и используются нами только для связи с Вами.

Защита данных

Администрация Сайта осуществляет защиту информации, предоставленной пользователями, и использует ее только в соответствии с принятой Политикой конфиденциальности на Сайте.

qualiabyte / code-stats: Показать статистику кода для вашего проекта

Показать статистику кода для вашего проекта.

Пример

Например, запуск code-stats в собственном каталоге:

  $ code-stats --exclude "json | test / fixtures"

Тип | Файлы | Линии
--------- | ------- | ----------
js | 2 | 419 (52%)
ts | 1 | 309 (38%)
уценка | 1 | 77 (10%)
--------- | ------- | ----------
Все | 4 | 805
  

Вывод совместим с синтаксисом таблицы Markdown.

Характеристики

  • Сообщает количество файлов и строк для различных типов исходных файлов.

  • При необходимости укажите пути для включения и исключения файлов по шаблону (см. Использование).

  • По умолчанию исключает такие пути, как node_modules .

  • Поддерживает следующие типы файлов:

      ## Популярные языки (Github) ## Другие языки
      --------------------------------------- ----------- -----------------------
      js coffee # Javascript asm # Сборка
      rb erb # Ruby clj # Clojure
      py # Python go # Go
      sh # Shell lisp # Лисп
      java # Java hs # Haskell
      php # Php pde # Обработка
      c h # C scm # Схема
      cpp cc cxx # C ++ proto # Буферы протокола
      pl pm t ep # Perl
      м мм # Objective-C
      ts # TypeScript
      swift # Swift
      scala # Scala
    
      ## Интернет и документы ## Конфигурация
      --------------------------------------- ----------- -----------------------
      html htm xhtml xml # Markup cfg ini # Настройки
      css # Стили json yml # Сериализованные
      усы haml jade # Шаблоны
      less sass scss styl # Предварительно обработанный CSS
      md markdown # Документы
      

Установка

Чтобы получить команду code-stats , установите глобально с помощью npm:

  $ npm install -g code-stats
  

Использование

Просто запустите code-stats в каталоге вашего проекта:

  $ код-статистика
  

Опции

Запустите code-stats -h , чтобы увидеть доступные параметры:

  Использование: code-stats [параметры] [<пути>]

  <пути> Пути для поиска; по умолчанию '*'.Опции:

  -a, --all Включить файлы всех типов.
  -d, --debug Параметры отладки, файлы и счетчики.
  -h, --help Показать эту справочную информацию.
  -t, --types <расширения> Расширения файлов для поиска, а также значения по умолчанию (список, разделенный пробелами).
  -T, --types-only <расширения> Расширения файлов для поиска вместо значений по умолчанию (список, разделенный пробелами).
  -x, --exclude  Исключить файлы вместе со значениями по умолчанию (регулярное выражение). 
  -X, --exclude-only <шаблон> Исключить файлы вместо значений по умолчанию (регулярное выражение).-v, --version Показать версию кода-статистики.
  

Как я могу получить описательную статистику и сводку из пяти цифр в одной строке?

Stata предоставляет команду суммировать который позволяет вам видеть среднее значение и стандартное отклонение, но не дает пять чисел резюме (мин., q25, медиана, q75, макс.). Вы можете использовать деталь вариант, но тогда вы получите страницу вывода для каждой переменной. если ты хотите получить среднее значение, стандартное отклонение и сводку из пяти чисел в одной строке, тогда вы хотите чтобы получить команду univar univar Команда была написана Джоном Р. Глисоном и появляется в Stata Технический бюллетень №51. Вы можете скачать univar из Stata, набрав search univar (см. Как я могу использовать команду поиска для поиска программ и получения дополнительных помощь? для получения дополнительной информации об использовании поиска ).

Проиллюстрируем использование унивар команда с использованием файла данных средней школы и не только, который мы используем в наших классах Stata.

  используйте https://stats.idre.ucla.edu/stat/stata/notes/hsb1, очистить 
(старшая школа и не только (200 кейсов)) 

Здесь вы видите результат, который вы получаете от , суммируйте .

  суммировать чтение написать математика наука socst 

Переменная | Obs Mean Std. Dev. Мин Макс
--------- + ---------------------------------------- -------------
    читать | 200 52,23 10,25294 28 76
   написать | 200 52.775 9,478586 31 67
    математика | 200 52,645 9,368448 33 75
 наука | 195 51,66154 9,866026 26 74
   socst | 200 52,405 10,73579 26 71 

Вот результат, который вы можете получить от univar .

  унивар чтение запись математика наука socst 

                                        -------------- Квантили --------------
Переменная n Среднее S. D. Мин. 25 Mdn. 75 Макс.
-------------------------------------------------- -----------------------------
    читать 200 52,23 10,25 28,00 44,00 50,00 60,00 76,00
   написать 200 52,78 9,48 31,00 45,50 54,00 60,00 67,00
    математика 200 52,64 9,37 33,00 45,00 52,00 59,00 75,00
 наука 195 51,66 9,87 26,00 44,00 53,00 58,00 74,00
   СОКОСТ 200 52.40 10,74 26,00 46,00 52,00 61,00 71,00
-------------------------------------------------- ----------------------------- 

Если включить vlabel вариант, он также включает метки переменных в таблице.

  унивар чтение запись математика наука socst, vlabel 

                                        -------------- Квантили --------------
Переменная n Среднее стандартное отклонение Мин. 25 Мдн.75 Макс.
-------------------------------------------------- -----------------------------
    читать оценку чтения
    читать 200 52,23 10,25 28,00 44,00 50,00 60,00 76,00

   написать партитуру
   написать 200 52,78 9,48 31,00 45,50 54,00 60,00 67,00

    математика оценка по математике
    математика 200 52,64 9,37 33,00 45,00 52,00 59,00 75,00

 наука наука оценка
 Кирилл 195 51.66 9,87 26,00 44,00 53,00 58,00 74,00

   оценка социологических исследований по социологии
   socst 200 52,40 10,74 26,00 46,00 52,00 61,00 71,00
-------------------------------------------------- ----------------------------- 

Отображается вариант коробчатой ​​диаграммы . миниатюрная диаграмма над каждой переменной.

  унивар чтение запись математика наука socst, boxplot 

                                        ---------- ::::::::: | ::::::::: ----------
Переменная n Среднее S.D. Мин. 25 Mdn. 75 Макс.
-------------------------------------------------- -----------------------------
    читать ----------------------- :::::::: | :::::::::::::: --- --------------------
    читать 200 52,23 10,25 28,00 44,00 50,00 60,00 76,00

   напишите --------------------------- :::::::::::::::: | ::::: ::::::: -------------
   написать 200 52,78 9,48 31,00 45,50 54,00 60,00 67,00

    математика ------------------- :::::::::::: | ::::::::::: ------ --------------------
    Математика 200 52. 64 9,37 33,00 45,00 52,00 59,00 75,00

 наука -------------------------- :::::::::::: | ::::::: --- --------------------
 наука 195 51,66 9,87 26,00 44,00 53,00 58,00 74,00

   socst ------------------------------ ::::::::: | ::::::::: ::::: ---------------
   socst 200 52,40 10,74 26,00 46,00 52,00 61,00 71,00
-------------------------------------------------- ----------------------------- 

Здесь мы используем вариант by (мама) для отображения таблиц отдельно для мужчин и женщин.

  унивар читать писать математику наука socst, по (женщина) 

-> женский = мужской
                                        -------------- Квантили --------------
Переменная n Среднее стандартное отклонение Мин. 0,25 Мдн. 0,75 Макс.
-------------------------------------------------- -----------------------------
    читать 91 52,82 10,51 31,00 44,00 52,00 63,00 76,00
   написать 91 50,12 10,31 31.00 41,00 52,00 59,00 67,00
    математика 91 52,95 9,66 35,00 45,00 52,00 60,00 75,00
 наука 86 52,88 10,75 26,00 44,00 55,00 61,00 74,00
   socst 91 51,79 11,33 26,00 46,00 51,00 61,00 71,00
-------------------------------------------------- -----------------------------

-> женский = женский
                                        -------------- Квантили --------------
Переменная n Среднее S.D. Мин. 25 Mdn. 75 Макс.
-------------------------------------------------- -----------------------------
    читать 109 51,73 10,06 28,00 44,00 50,00 57,00 76,00
   напишите 109 54.99 8.13 35.00 50.00 57.00 62.00 67.00
    математика 109 52,39 9,15 33,00 45,00 53,00 58,00 72,00
 наука 109 50,70 9,04 29,00 44,00 50,00 58,00 69,00
   Социалистическая 109 52.92 10,23 26,00 46,00 56,00 61,00 71,00
-------------------------------------------------- ----------------------------- 

Мы можем использовать (женский) и опции onehdr , чтобы получить таблицу с одним заголовком, который будет немного легче читать.

  univar читать писать математика наука socst, автор (женский) onehdr 

                                        -------------- Квантили --------------
Переменная n Среднее S.D. Мин. 25 Mdn. 75 Макс.
-------------------------------------------------- -----------------------------

-> женский = мужской
    читать 91 52,82 10,51 31,00 44,00 52,00 63,00 76,00
   напишите 91 50.12 10.31 31.00 41.00 52.00 59.00 67.00
    математика 91 52,95 9,66 35,00 45,00 52,00 60,00 75,00
 наука 86 52,88 10,75 26,00 44,00 55,00 61,00 74,00
   Социалистическая 91 51.79 11,33 26,00 46,00 51,00 61,00 71,00

-> женский = женский
    читать 109 51,73 10,06 28,00 44,00 50,00 57,00 76,00
   напишите 109 54.99 8.13 35.00 50.00 57.00 62.00 67.00
    математика 109 52,39 9,15 33,00 45,00 53,00 58,00 72,00
 наука 109 50,70 9,04 29,00 44,00 50,00 58,00 69,00
   socst 109 52,92 10,23 26,00 46,00 56,00 61.00 71,00
-------------------------------------------------- ----------------------------- 

Здесь мы просим коробчатый участок для переменной напишите и попросите построить коробчатые диаграммы с использованием тот же масштаб (с помощью onescal ), чтобы мы могли осмысленно сравнить коробчатую диаграмму самцов и самок. Вы можете видеть, что медиана коробчатой ​​диаграммы равна выше для женщин. (Если бы мы пропустили опцию onecal , каждая коробчатая диаграмма будет в своем собственном масштабе).

  univar write, by (женский) onehdr boxplot onescal 

                                        ---------- ::::::::: | ::::::::: ----------
Переменная n Среднее стандартное отклонение Мин. 0,25 Мдн. 0,75 Макс.
-------------------------------------------------- -----------------------------

-> женский = мужской
   напишите ------------------- ::::::::::::::::::::: | :::::::: ::::: ---------------
   написать 91 50,12 10,31 31.00 41,00 52,00 59,00 67,00

-> женский = женский
   напишите ---------------------------- ::::::::::::: | ::::::: ::: ---------
   напишите 109 54. 99 8.13 35.00 50.00 57.00 62.00 67.00
-------------------------------------------------- ----------------------------- 

Для получения дополнительной информации

Для получения дополнительной информации см. Справку или справочное руководство по резюмирую.

Quick-R: описания

R предоставляет широкий набор функций для получения сводной статистики.Одним из методов получения описательной статистики является использование функции sapply () с заданной сводной статистикой.

# получить средства для переменных в фрейме данных mydata
# исключить пропущенные значения
sapply (mydata, mean, na.rm = ИСТИНА)

Возможные функции, используемые в sapply, включают среднее значение , стандартное отклонение, переменную, минимальное, максимальное, среднее значение, диапазон и квантиль .

Существует также множество функций R, предназначенных для одновременного предоставления ряда описательных статистических данных.Например

# среднее, медиана, 25-й и 75-й квартили, мин., Макс.
сводка (mydata)

# Тьюки мин., Нижняя петля, медиана, верхняя петля, макс.
fivenum (x)

Использование пакета Hmisc

библиотека (Hmisc)
описать (mydata)
# n, nmiss, unique, mean, 5,10,25,50,75,90,95-го процентиля
# 5 наименьших и 5 высших баллов

Использование пасты упаковка

библиотека (pastecs)
stat.desc (mydata)
# nbr.val, nbr.null, nbr.na, min max, range, sum,
# медиана, среднее, SE.mean, CI.mean, var, std.dev, coef.var

Использование психологического пакета

библиотека (псих)
описать (mydata)
# имя элемента, номер элемента, nvalid, среднее, sd,
# медиана, безумный, мин. , макс., перекос, эксцесс, se

Сводная статистика по группам

Простой способ создания сводной статистики по группирующим переменным доступен в пакете mental.

библиотека (псих)
опис. By (mydata, group, ...)

Пакет doBy предоставляет большую часть функциональных возможностей SAS PROC SUMMARY. Он определяет желаемую таблицу, используя формулу модели и функцию. Вот простой пример.

библиотека (doBy)
summaryBy (mpg + wt ~ cyl + vs, data = mtcars,
FUN = function (x) { c (m = среднее (x), s = sd (x)) })
# производит mpg.m wt.m mpg.s wt.s для каждой комбинации
# уровней cyl и vs

См. Также : агрегирование данных.

к практике

Хотите практиковаться в интерактивном режиме? Попробуйте этот бесплатный курс по статистике за

рэнд.

Как получить описательную статистику для Pandas DataFrame

Нужно получить описательную статистику для pandas DataFrame?

Если это так, вы можете использовать следующий шаблон для получения описательной статистики для определенного столбца в вашем DataFrame:

 df ['Столбец DataFrame']. Describe () 

В качестве альтернативы вы можете использовать этот шаблон для получения описательной статистики для всего DataFrame:

 df.описать (включить = 'все') 

В следующем разделе я покажу вам шаги для получения описательной статистики на примере.

Шаги для получения описательной статистики для Pandas DataFrame

Шаг 1. Сбор данных

Для начала вам необходимо собрать данные для вашего DataFrame. Например, я собрал следующие данные об автомобилях:

9029

Затем вам нужно создать DataFrame на основе собранных данных.

В нашем примере код для создания DataFrame:

 из pandas import DataFrame

Cars = {'Марка': ['Honda Civic', 'Ford Focus', 'Toyota Corolla', 'Toyota Corolla', 'Audi A4'],
        'Цена': [22000,27000,25000,29000,35000],
         "Год": [2014,2015,2016,2017,2018]
        }

df = DataFrame (Cars, columns = ['Марка', 'Цена', 'Год'])
печать (df)
 

Запустите код на Python, и вы получите этот DataFrame:

Шаг 3. Получите описательную статистику для Pandas DataFrame

После того, как ваш DataFrame будет готов, вы сможете получить описательную статистику, используя шаблон, который вы видели в начале этого руководства:

 df ['Столбец DataFrame'].описывать()
 

Допустим, вы хотите получить описательную статистику для поля «Цена», которое содержит числовых данных. В этом случае вам нужно будет применить синтаксис:

 df ['Цена']. Описать ()
 

Итак, полный код Python будет выглядеть так:

 из pandas import DataFrame

Cars = {'Марка': ['Honda Civic', 'Ford Focus', 'Toyota Corolla', 'Toyota Corolla', 'Audi A4'],
        'Цена': [22000,27000,25000,29000,35000],
         "Год": [2014,2015,2016,2017,2018]
        }

df = DataFrame (Cars, columns = ['Марка', 'Цена', 'Год'])

stats_numeric = df ['Цена'].описывать()
печать (stats_numeric)
 

После запуска кода вы получите описательную статистику для поля «Цена»:

. Вы заметите, что результат содержит 6 десятичных знаков. Затем вы можете добавить в код синтаксис astype (int) , чтобы получить целочисленные значения.

Вот как будет выглядеть код:

 из pandas import DataFrame

Cars = {'Марка': ['Honda Civic', 'Ford Focus', 'Toyota Corolla', 'Toyota Corolla', 'Audi A4'],
        'Цена': [22000,27000,25000,29000,35000],
         "Год": [2014,2015,2016,2017,2018]
        }

df = DataFrame (Cars, columns = ['Марка', 'Цена', 'Год'])

stats_numeric = df ['Цена']. описать (). astype (число)
печать (stats_numeric)
 

Запустите код, и вы получите только целые числа:

Описательная статистика для категориальных данных

До сих пор вы видели, как получить описательную статистику для числовых данных. Для этого использовалось поле «Цена».

Тем не менее, вы также можете получить описательную статистику для категориальных данных.

Например, вы можете получить некоторую описательную статистику для поля «Бренд», используя этот код:

 из pandas import DataFrame

Cars = {'Марка': ['Honda Civic', 'Ford Focus', 'Toyota Corolla', 'Toyota Corolla', 'Audi A4'],
        'Цена': [22000,27000,25000,29000,35000],
         "Год": [2014,2015,2016,2017,2018]
        }

df = DataFrame (Cars, columns = ['Марка', 'Цена', 'Год'])

stats_categorical = df [«Бренд»].описывать()
печать (stats_categorical)
 

И вот результат, который вы получите:

Получите описательную статистику для всего фрейма данных Pandas

Наконец, вы можете применить следующий шаблон для получения описательной статистики для всего DataFrame:

 df.describe (include = 'all') 

Итак, полный код Python будет выглядеть так:

 из pandas import DataFrame

Cars = {'Марка': ['Honda Civic', 'Ford Focus', 'Toyota Corolla', 'Toyota Corolla', 'Audi A4'],
        'Цена': [22000,27000,25000,29000,35000],
         "Год": [2014,2015,2016,2017,2018]
        }

df = DataFrame (Cars, columns = ['Марка', 'Цена', 'Год'])

stats = df.описать (включить = 'все')
печать (статистика) 

Запустите код, и вы получите следующий результат:

Разбивка описательной статистики

Вы можете дополнительно разбить описательную статистику на следующее:

Count :

 df ['Столбец DataFrame']. Count ()
 

Среднее :

 df ['Столбец DataFrame']. Mean ()
 

Стандартное отклонение :

 df ['Столбец DataFrame']. std ()
 

Минимум :

 df ['Столбец DataFrame']. Min ()
 

0,25 Квантиль :

 df ['столбец DataFrame']. Квантиль (q = 0,25)
 

0,50 Квантиль (медиана) :

 df ['столбец DataFrame']. Квантиль (q = 0,50)
 

0,75 Квантиль :

 df ['столбец DataFrame']. Квантиль (q = 0,75)
 

Максимум :

 df ['Столбец DataFrame']. Max ()
 

Для нашего примера df [‘DataFrame Column’] — df [‘Price’] .

Следовательно, полный код Python для нашего примера будет выглядеть так:

 из pandas import DataFrame

Cars = {'Марка': ['Honda Civic', 'Ford Focus', 'Toyota Corolla', 'Toyota Corolla', 'Audi A4'],
        'Цена': [22000,27000,25000,29000,35000],
         "Год": [2014,2015,2016,2017,2018]
        }

df = DataFrame (Cars, columns = ['Марка', 'Цена', 'Год'])

count1 = df ['Цена']. count ()
print ('count:' + str (count1))

mean1 = df ['Цена'].иметь в виду()
print ('среднее:' + str (среднее1))

std1 = df ['Цена']. std ()
печать ('std:' + str (std1))

min1 = df ['Цена']. min ()
print ('мин:' + str (мин1))

квантиль1 = df ['Цена']. квантиль (q = 0,25)
print ('25%: '+ str (квантиль1))

квантиль2 = df ['Цена']. квантиль (q = 0,50)
print ('50%: '+ str (квантиль2))

квантиль3 = df ['Цена']. квантиль (q = 0,75)
print ('75%: '+ str (quantile3))

max1 = df ['Цена']. max ()
print ('max:' + str (max1))
 

Запустив код на Python, вы получите следующую статистику:

Начало работы в R — Статистика с

Эта книга и доступ к компьютеру (ПК, Mac или просто компьютеры в компьютерной лаборатории в кампусе) ) являются единственными необходимыми материалами для курса.Вам нужно будет загрузить пакет статистического программного обеспечения под названием R и расширенный интерфейс для R под названием R-studio (Rstudio, 2014). Они имеют открытый исходный код, их можно бесплатно загрузить и использовать (и так будет всегда). Это означает, что навыки, которым вы овладеваете сейчас, могут сопровождать вас всю оставшуюся жизнь. R становится основным языком статистики и внедряется в академических кругах, правительстве и бизнесе, чтобы помочь управлять растущим объемом получаемых данных и учиться на нем. Надеюсь, вы почувствуете некоторые возможности R в этом семестре.

Следующие страницы проведут вас через процесс загрузки программного обеспечения и предоставят вам первоначальный опыт использования R-studio для выполнения вещей, которые должны выглядеть знакомыми, даже если интерфейс будет новым. Не ожидайте, что быстро освоите R — на это уйдут годы (извините!), Даже если вы знаете все используемые статистические методы. Мы постараемся сохранить все ваши взаимодействия с кодом R в аналогичной форме кодирования, и это должно помочь вам научиться использовать R по мере того, как мы переходим к различным методам.Каждый, кто изучает R, начинает с копирования кода других людей, а затем вносит изменения для конкретных приложений, поэтому ожидайте вернуться к примерам и узнать, как изменить этот код для работы с вашим конкретным набором данных. В главе 1 мы воспользуемся возможностями R для сравнения количественных ответов двух групп, создания графических изображений, проверки гипотез и создания доверительных интервалов несколькими разными способами.

Вам нужно будет выполнить два действия по загрузке, прежде чем вы сможете сделать что-либо, кроме чтения этой книги.Во-первых, вам нужно загрузить R. Это движок, который сделает за нас все вычисления, но вы будете взаимодействовать с ним только один раз. Перейдите на http://cran.rstudio.com и нажмите кнопку «Загрузить R для …» , соответствующую вашей операционной системе. Во-вторых, вам необходимо скачать R-studio. Это улучшенный интерфейс, который сделает взаимодействие с R менее утомительным. Перейдите на http://www. rstudio.com/products/rstudio/download/ и выберите «установщик» для своей операционной системы в столбце «Установщики для всех платформ».С этого момента вам следует открывать только R-studio; он предоставляет ваш интерфейс с R.Обратите внимание, что и R, и R-studio обновляются часто (до четырех раз в год), и если вы загрузили одну из них более чем за несколько месяцев до этого, вам следует загрузить последние версии, особенно если что-то, что вы пытаетесь сделать, не работает. Иногда код не работает в старых версиях R, а иногда старый код не работает в новых версиях R 3 .

Теперь мы можем выполнить некоторые основные задачи в R, используя интерфейс R-studio.Когда вы откроете R-studio, вы увидите экран, подобный рисунку 0-2. Добавленные примечания могут помочь вам изначально сориентироваться в программном интерфейсе. R — это программное обеспечение командной строки, что означает, что большую часть времени вам нужно создать код, а затем выполнить его, чтобы получить какие-либо результаты. R-studio делает управление и выполнение кода более эффективным, чем базовая версия R. Нижняя левая панель в R-studio называется окном «консоли», и здесь вы можете ввести код R прямо в R или там, где вы увидите код, который вы запускаете, и (самое главное!), где будут отображаться результаты ваших выполненных команд.Наиболее простое взаимодействие с R становится доступным после того, как вы активируете курсор в командной строке «>». Верхняя левая панель предназначена для написания, сохранения и запуска кода R. Как только в этом окне будет доступен код, кнопка «Выполнить» выполнит код для строки, на которой находится ваш курсор, или для любого текста, который вы выделили с помощью мыши. Панель «Управление данными» или среда находится в верхнем правом углу и предоставляет информацию о том, какие наборы данных были загружены. Он также содержит кнопку «Импортировать набор данных», которая упрощает чтение данных в R.Нижняя правая панель содержит информацию о доступных «пакетах», и здесь вы увидите созданные вами графики и запросы на «Помощь».

Рисунок 0-2: Первоначальный макет R-studio.

Чтобы взаимодействовать с R, щелкните рядом с командной строкой (>) в нижней левой панели «консоли», введите 3 + 4 и затем нажмите Enter. Должно получиться так:

> 3 + 4

[1] 7

Вы можете выполнить более интересные вычисления, например найти среднее значение чисел 3, 5, 7 и 8, сложив их и разделив на 4:

.

(-3 + 5 + 7 + 8) / 4

[1] 4.25

Обратите внимание, что круглые скобки помогают R определить желаемый порядок операций. Если вы отбросите эту группировку, вы получите совсем другой результат:

> -3 + 5 + 7 + 8/4

[1] 11

Мы могли бы оценить стандартное отклонение аналогичным образом, используя формулу, которую вы, возможно, помните из вводной статистики, но это будет работать только в очень ограниченных ситуациях. Чтобы использовать реальную мощь R в этом семестре, нам нужно работать с наборами данных, которые хранят наблюдения для наших субъектов в переменных .По сути, нам нужно хранить наблюдения в именованных векторах, которые содержат список наблюдений. Чтобы создать вектор, содержащий четыре числа, и присвоить его переменной с именем variable1 , нам нужно создать вектор с помощью функции c, что означает объединение следующих элементов, если они заключены в круглые скобки и имеют запятые, разделяющие значения:

> с (-3,5,7,8)

[1] -3 5 7 8

Чтобы сохранить этот вектор в переменной с именем variable1 , нам нужно использовать оператор присваивания »

> переменная1

В языке R — оператор присваивания без пробела между ними.Если вы когда-нибудь захотите увидеть, какие числа находятся в объекте в R, просто введите его имя и нажмите Enter. Вы можете видеть, как эта переменная содержит ту же информацию, которая была изначально сгенерирована c (-3,5,7,8), но к ней проще получить доступ, поскольку нам просто нужен текст, представляющий этот вектор.

> переменная1

[1] -3 5 7 8

Вы можете видеть, что эта переменная содержит ту же информацию, которая была изначально сгенерирована c (-3,5,7,8), но к ней проще получить доступ, поскольку нам просто нужен текст, представляющий этот вектор.Теперь мы можем использовать такие функции, как mean и sd, чтобы найти среднее значение и стандартное отклонение наблюдений, содержащихся в variable1:

.

> среднее (переменная1)

[1] 4,25

> sd (переменная1)

[1] 4,99166

При работе с реальными данными мы часто будем располагать информацией о нескольких переменных. Мы могли бы ввести все наблюдения вручную для каждой переменной, но это чревато ошибками и обременительно для всех наборов данных, кроме самых маленьких.Если вы когда-либо собираетесь использовать возможности статистики в развивающемся мире, ориентированном на данные, управление данными должно осуществляться более сложным образом. Хотя вы можете довольно эффективно управлять наборами данных в R, часто проще всего начать с набора данных в чем-то вроде Microsoft Excel или OpenOffice’s Calc. Вы хотите убедиться, что наблюдения находятся в строках, а имена переменных — в столбцах, и что в электронной таблице нет «лишних вещей». Если у вас отсутствуют наблюдения, они должны быть представлены пустыми ячейками.Файл должен быть сохранен как файл «.csv» (обозначает значения, разделенные запятыми, хотя Excel называет его «CSV (с разделителями-запятыми)», что в основном удаляет часть мусора, который Excel добавляет к необходимой информации в файле. Excel скажет вам, что это плохая идея, но на самом деле он создает более стабильный долгосрочный формат хранения, который можно использовать напрямую в R. В последней главе будет несколько слов о том, почему мы вместо этого используем R. Excel или другого (коммерческого) статистического программного обеспечения.Мы подождем, пока не покажем вам некоторые интересные вещи, которые может сделать R, чтобы обсудить, почему мы не использовали другое программное обеспечение.

С набором данных, преобразованным в файл CSV, нам нужно прочитать набор данных в R. Это можно сделать двумя способами: либо с помощью графического интерфейса пользователя «укажи и щелкни» в R-studio, либо изменив функцию read.csv. найти интересующий файл. Чтобы попрактиковаться в этом, вы можете загрузить файл Excel (.xls) с https://dl.dropboxusercontent.com/u/77307195/treadmill.xls, который содержит наблюдения за 31 мужчиной, добровольно вызвавшимся для исследования методов измерения фитнеса (Westfall и Янг, 1993).В таблице вы найдете:

Марка Цена Год
Honda Civic 22000 2014 Ford Focus 2015
Toyota Corolla 25000 2016
Toyota Corolla 29000 2017
Audi A4 35000
Тема Беговая дорожка Ox Беговая фрезаMaxPulse Время работы RunPulse RestPulse Масса Возраст
1 60,05 186 8,63 170 48 81,87 38
2 59.57 172 8,17 166 40 68,15 42
….
30 39,2 172 12,88 168 44 91.63 54
31 37,39 192 14,03 186 56 87,66 45

Переменные содержат информацию о номере объекта ( Subject ), потреблении кислорода участниками беговой дорожки ( TreadMillOx , в мл на кг в минуту) и максимальной частоте пульса ( TreadMillMaxPulse , в ударах в минуту), минутах для запуска 1.5 миль ( Run Time, ), максимальный пульс во время бега на 1,5 мили ( RunPulse , в ударах в минуту), частота пульса в состоянии покоя ( RestPulse, , ударов в минуту), вес тела ( BodyWeight , в кг), и Возраст (в годах). Откройте файл в Excel или аналогичном программном обеспечении, а затем сохраните его как файл .csv в удобном для вас месте. Затем перейдите в R-studio и нажмите Tools , затем Import Data Set , затем From Text File 4 Найдите свой файл и отметьте «Импорт».R сохранит набор данных как объект, названный независимо от имени файла .csv. Вы также можете использовать другое имя, но часто проще всего сохранить имя набора данных в R, связанное с исходным файлом. Вы должны увидеть текст, появившийся в консоли, как на Рисунке 0-3. Созданный текст будет выглядеть примерно так (в зависимости от того, где вы сохранили файл) — если бы вы сохранили файл на диске с меткой D: /, это было бы:

беговая дорожка

То, что помещено в «», будет зависеть от местоположения вашего сохраненного файла.csv файл. Версия набора данных в том, что выглядит как электронная таблица, появится в верхнем левом окне из-за второй строки кода (Просмотр (беговая дорожка)). Простой ввод (или использование) такой строки кода на самом деле является другим способом чтения файлов. Если вы решите использовать это, вам нужно указать R, где искать на вашем компьютере файл данных. read.csv — это функция, которая принимает путь в качестве аргумента. Чтобы использовать его, укажите путь к вашему файлу данных, заключите его в кавычки и поместите в качестве входных данных для чтения.csv (…). Для некоторых примеров, приведенных ниже в книге, вы сможете скопировать подобную команду и прочитать наборы данных и другой код прямо из моей папки Dropbox, используя подключение к Интернету.

Рисунок 0-3: R-studio с загруженным исходным набором данных.

Чтобы убедиться, что вы правильно считываете набор данных, рекомендуется проверить его содержимое. Мы можем просмотреть первую и последнюю строки в наборе данных, используя функции головы и хвоста в наборе данных, которые показывают следующие результаты для данных беговой дорожки.Обратите внимание, что иногда вам нужно изменить размер окна консоли в R-studio, чтобы все столбцы отображались в одной строке, что можно выполнить, перетащив серые полосы, разделяющие панели.

> голова (беговая дорожка)

Субъект Беговая дорожка Ox Беговая фрезаMaxPulse Время работы RunPulse RestPulse Масса Возраст
1 1 60.05 186 8,63 170 48 81,87 38
2 2 59,57 172 8,17 166 40 68,15 42
3 3 54,62 155 8,92 146 48 70.87 50
4 4 54,30 168 8,65 156 45 85,84 44
5 5 51,85 170 10,33 166 50 83,12 54
6 6 50.55 155 9,93 148 49 59,08 57

> хвост (беговая дорожка)

Субъект Беговая дорожка Ox Беговая фрезаMaxPulse Время работы RunPulse RestPulse Масса Возраст
26 26 44.61 182 11,37 178 62 89,47 44
27 27 40,84 172 10,95 168 57 69,63 51
28 28 39,44 176 13,08 174 63 81.42 44
29 29 39,41 176 12,63 174 58 73,37 57
30 30 39,20 172 12,88 168 44 91,63 54
31 31 37.39 192 14,03 186 56 87,66 45

Хотя это не всегда требуется, для многих анализов мы задействуем большой набор дополнительных функций, доступных в пакетах R, путем «установки» (в основном загрузки), а затем «загрузки» пакетов. Есть несколько пакетов, которые мы будем использовать часто, начиная с пакета мозаики (Pruim, Kaplan, and Horton, 2014).Чтобы установить пакет R, перейдите на вкладку Пакеты в нижней правой панели R-studio. Нажмите кнопку Установить и затем введите имя пакета в поле (здесь введите мозаику). R-studio попытается автоматически заполнить имя пакета, которое вы вводите, что должно помочь вам убедиться, что вы ввели его правильно. Это будет первый из многих случаев, когда мы будем упоминать, что R чувствителен к регистру — другими словами, Mosaic отличается от мозаики в синтаксисе R. Вам нужно установить каждый пакет R только один раз на данный компьютер.Если вы когда-нибудь увидите сообщение о том, что R не может найти пакет, убедитесь, что он отображается в списке на вкладке «Пакеты», а если нет, повторите предыдущие шаги для его установки.

После установки пакета нам нужно загрузить его, чтобы сделать его активным. Нам нужно перейти в командную строку и ввести (или скопировать и вставить) require (мозаика):

> требовать (мозаика)

Вы можете увидеть предупреждающее сообщение о версиях пакета и версии R — обычно это то, что вы можете игнорировать.Другие предупреждающие сообщения могут быть более опасными для продолжения, но, прежде чем слишком беспокоиться, необходимо проверить несколько основных вещей. Во-первых, дважды проверьте, установлен ли пакет. Во-вторых, проверьте свой код на типографские ошибки — особенно на орфографические ошибки или непреднамеренную капилизацию. Если у вас все еще возникают проблемы, попробуйте повторить процесс установки или найдите кого-нибудь, кто больше привык использовать R, чтобы помочь вам. На большинстве компьютеров в компьютерных лабораториях университетского городка МГУ установлены программы R и R-studio, которые предоставляют дополнительное место для использования программного обеспечения в случае возникновения проблем 5 .

Чтобы помочь вам перейти от базового к промежуточному использованию R, вы захотите узнать, как управлять кодом R и сохранять его. Лучший способ сделать это — использовать верхнюю левую панель в R-studio, используя так называемые R-скрипты, которые имеют расширение файла .R. Чтобы запустить новый файл .R для хранения вашего кода, щелкните File , затем New File , затем R Script . Это создаст пустую страницу для ввода и редактирования кода, а затем сохраните файл как MyFileName.R в предпочтительном месте.Сохранение кода будет означать, что вы можете вернуться к тому месту, где вы работали в последний раз, просто повторно запустив сохраненный файл сценария. С кодом в окне сценария вы можете поместить курсор на строку кода или выделить фрагмент кода и нажать кнопку «Выполнить» в верхней части панели. Он появится в консоли с результатами, такими же, как если бы вы набрали его после командной строки. На рис. 0-4 показан экран с кодом, использованным в этом разделе, в верхней левой панели, сохраненном в файле с именем Ch0.R с результатами выделения и выполнения первого раздела кода с помощью кнопки «Выполнить».

Рисунок 0-4: R-studio с выделенным запуском кода.

предыдущий следующий


3 Необходимость поддерживать код в актуальном состоянии по мере того, как R продолжает развиваться, является одной из причин того, что эта книга публикуется на местном уровне …

4 Если у вас возникли проблемы с преобразованием файла и его считыванием в R, скопируйте и запустите следующий код: treadmill = read.csv («http://dl.dropboxusercontent.com/u/77307195/treadmill.csv», header = T)

5 Мы настоятельно рекомендуем вам не дожидаться последней минуты, чтобы попытаться заставить код R работать для ваших собственных заданий. Даже опытным пользователям R иногда может потребоваться немного времени, чтобы найти свои ошибки.

Краткое руководство по описательной статистике с использованием Pandas и Seaborn | by Bee Guan Teo

Фотография Биньямина Меллиша из Pexels

Один из распространенных способов обобщения наших числовых данных — это выявить центральную тенденцию наших данных.Например, мы можем спросить: «Какое наиболее типичное значение цены дома в нашем наборе данных?». Чтобы ответить на этот вопрос, мы можем прибегнуть к двум наиболее распространенным методам измерения центра: среднему значению и медиане.

2,1 Среднее значение

Среднее значение — это среднее значение всех чисел . Шаги, необходимые для вычисления среднего:

  1. суммировать все значения целевой переменной в наборе данных
  2. разделить сумму на количество значений

Например, если у нас есть набор из пяти значений , [70, 60, 85, 80, 92],

Однако иногда среднее значение может вводить в заблуждение и не может эффективно отображать типичное значение в нашем наборе данных.Это связано с тем, что на среднее значение могут влиять выбросы .

Выбросы — это числа, которые являются либо чрезвычайно высокими, либо чрезвычайно низкими по сравнению с остальными числами в наборе данных.

Давайте посмотрим еще на два набора данных, [70, 60, 1, 80, 92] и [70, 60, 300, 80, 92].

Среднее значение _1 выше направлено вниз из-за чрезвычайно низкого выброса «1». С другой стороны, Mean_2 движется вверх из-за чрезвычайно высокого выброса «300».

2.2 Медиана

Медиана — это среднее значение отсортированного списка чисел. Для получения медианы из списка чисел необходимы следующие шаги:

  1. отсортировать числа от наименьшего к наибольшему
  2. если список имеет нечетное количество значений, значение в средней позиции является медианным
  3. , если В списке есть четное число значений, среднее из двух значений в середине будет медианой

Ниже приведены два примера, показывающих, как мы можем получить медиану из нечетного числа значений и четного числа значений.

Если у нас есть набор из восьми значений, [30, 45, 67, 87, 94, 102, 124],

Примечание. Выбросы не влияют на медианное значение.

Выбор, который мы делаем, использовать среднее или медиану в качестве меры центра, зависит от вопроса, который мы рассматриваем. Как правило, мы должны указывать как среднее, так и медианное значение в нашем статистическом исследовании и позволять читателям интерпретировать результаты самостоятельно.

2.3 Код Python на практике

Для вычисления среднего и медианы Pandas предлагает нам два удобных метода: mean () и median () .Давайте использовать Pandas, чтобы получить среднее и медианное значение цены нашего дома из набора данных.

Получите среднее и медиану с помощью Pandas.

Строка 1 и 4: df [‘Price’] выберет столбец, в котором будут указаны значения цен. За ним следует точечный синтаксис для вызова метода mean () и median () соответственно.

Строки 2 и 5 : Выведите среднее и медианное значение.

Обратите внимание, что методы Pandas mean и median уже инкапсулируют для нас сложную формулу и вычисления.Все, что нам нужно, — это просто убедиться, что мы выбрали правильный столбец из нашего набора данных и вызываем методы для получения среднего и медианного значения. Результат показан ниже:

Среднее и медианное значение цен на жилье

Описательная статистика в R — Stats и

R

В этой статье объясняется, как вычислить основную описательную статистику в R и как представить ее в графическом виде. Чтобы узнать больше о причинах каждой описательной статистики, о том, как вычислить их вручную и как их интерпретировать, прочитайте статью «Описательная статистика вручную».

Вкратце резюмируя сказанное в этой статье, описательная статистика (в широком смысле этого слова) — это раздел статистики, направленный на обобщение, описание и представление ряда значений или набора данных. Описательная статистика часто является первым шагом и важной частью любого статистического анализа. Это позволяет проверить качество данных и помогает «понять» данные, имея четкий обзор. При правильном представлении описательная статистика уже является хорошей отправной точкой для дальнейшего анализа.Существует множество показателей для обобщения набора данных. Они делятся на два типа:

  1. месторасположение и
  2. меры дисперсии

Измерения местоположения позволяют понять основную тенденцию данных, тогда как меры дисперсии дают представление о разбросе данных. В этой статье мы сосредоточимся только на реализации в R наиболее распространенных описательных статистик и их визуализаций (когда это будет сочтено целесообразным). Дополнительную информацию о целях и использовании каждой меры см. В Интернете или в указанной выше статье.

На протяжении всей статьи мы используем набор данных iris . Этот набор данных по умолчанию импортируется в R, вам нужно только загрузить его, запустив iris :

  dat <- iris # загрузить набор данных iris и переименовать его в dat  

Ниже предварительный просмотр этого набора данных и его структуры:

  голова (дат) # первые 6 наблюдений  
  ## Сепал. Длина Сепал. Ширина Лепестка. Длина Лепестка. Ширина Виды
## 1 5.1 3.5 1,4 0,2 сетоса
## 2 4,9 3,0 1,4 0,2 сетоса
## 3 4,7 3,2 1,3 0,2 сетоса
## 4 4,6 3,1 1,5 0,2 сетоса
## 5 5,0 3,6 1,4 0,2 сетоса
## 6 5,4 3,9 1,7 0,4 сетоса  
  str (dat) # структура набора данных  
  ## 'data.frame': 150 набл. из 5 переменных:
## $ Sepal. Длина: число 5.1 4,9 4,7 4,6 5 5,4 4,6 5 4,4 4,9 ...
## $ Sepal.Width: число 3,5 3 3,2 3,1 3,6 3,9 3,4 3,4 2,9 3,1 ...
## $ Petal.Length: число 1,4 1,4 1,3 1,5 1,4 1,7 1,4 1,5 1,4 1,5 ...
## $ Petal.Width: число 0,2 0,2 ​​0,2 ​​0,2 ​​0,2 ​​0,4 0,3 0,2 0,2 ​​0,1 ...
## $ Виды: Фактор с 3 уровнями "сетоса", "разноцветный", ..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...  

Набор данных содержит 150 наблюдений и 5 переменных, представляющих длину и ширину чашелистика и лепестка, а также виды 150 цветов. Длина и ширина чашелистика и лепестка являются числовыми переменными, а вид - фактором с 3 уровнями (обозначен числом и фактором с 3 уровнями после названия переменных).См. Различные типы переменных в R, если вам нужно обновить.

Что касается графиков, мы представляем графики по умолчанию и графики из известного пакета {ggplot2} . Графики из пакета {ggplot2} обычно выглядят лучше, но для этого требуются более продвинутые навыки программирования (см. Статью «Графика в R с ggplot2», чтобы узнать больше). Если вам нужно опубликовать или поделиться своими графиками, я предлагаю использовать {ggplot2} , если вы можете, иначе графика по умолчанию подойдет.

Совет. Недавно я обнаружил построитель ggplot2 из надстроек {esquisse} . Посмотрите, как можно легко рисовать графики из пакета {ggplot2} без необходимости кодировать его самостоятельно.

Все графики, представленные в этой статье, можно настраивать. Например, можно редактировать заголовок, метки осей x и y, цвет и т. Д. Однако настройка графиков выходит за рамки этой статьи, поэтому все графики представлены без какой-либо настройки. Заинтересованные читатели найдут в Интернете множество ресурсов.

Минимум и максимум можно найти с помощью функций min () и max () :

  мин (dat $ Sepal. Длина)  
  ## [1] 4.3  
  макс (dat $ Sepal. Длина)  
  ## [1] 7,9  

В качестве альтернативы range () функция:

  rng <- диапазон (dat $ Sepal.Length)
номер  
  ## [1] 4,3 7,9  

дает вам напрямую минимум и максимум.Обратите внимание, что выходные данные функции range () фактически являются объектом, содержащим минимум и максимум (в этом порядке). Это означает, что вы действительно можете получить доступ к минимуму с помощью:

  rng [1] # rng = имя объекта, указанного выше  
  ## [1] 4.3  

и максимум с:

  звонок [2]  
  ## [1] 7,9  

Это напоминает нам, что в R часто есть несколько способов получить один и тот же результат.Обычно предпочтение отдается методу, использующему самый короткий фрагмент кода, поскольку более короткий фрагмент кода менее подвержен ошибкам кодирования и более удобочитаем.

Затем, как вы уже догадались, диапазон можно легко вычислить, вычтя минимум из максимума:

  макс. (Dat $ Sepal.Length) - min (dat $ Sepal.Length)  
  ## [1] 3,6  

Насколько мне известно, функции по умолчанию для вычисления диапазона не существует. Однако, если вы знакомы с написанием функций на R , вы можете создать свою собственную функцию для вычисления диапазона:

  диапазон2 <- функция (x) {
  диапазон <- макс (х) - мин (х)
  возврат (диапазон)
}

диапазон2 (dat $ Sepal.Длина)  
  ## [1] 3,6  

, что эквивалентно \ (max - min \), представленному выше.

Среднее значение может быть вычислено с помощью функции mean () :

  среднее (dat $ Sepal. Длина)  
  ## [1] 5.843333  

Советы:

  • , если в наборе данных есть хотя бы одно пропущенное значение, используйте mean (dat $ Sepal.Length, na.rm = TRUE) для вычисления среднего без исключения NA.Этот аргумент можно использовать для большинства функций, представленных в этой статье, а не только для среднего
  • для усеченного среднего, используйте mean (dat $ Sepal.Length, trim = 0.10) и измените аргумент trim в соответствии с вашими потребностями

В качестве медианы первый и третий квартили могут быть вычислены с помощью функции quantile () и установки второго аргумента на 0,25 или 0,75:

  квантиль (dat $ Sepal.Length, 0,25) # первый квартиль  
  ## 25%
## 5.1  
  квантиль (dat $ Sepal.Length, 0,75) # третий квартиль  
  ## 75%
## 6.4  

Возможно, вы заметили, что приведенные выше результаты немного отличаются от результатов, которые вы получили бы, вычислив первый и третий квартили вручную. Это нормально, существует множество методов для их вычисления (на самом деле R имеет 7 методов для вычисления квантилей!). Однако методы, представленные здесь и в статье «описательная статистика вручную», являются самыми простыми и наиболее «стандартными».{th} \) процентиль:

 Квантиль  (dat $ Sepal.Length, 0,4) # 4-й дециль  
  ## 40%
## 5.6  
  квантиль (dat $ Sepal.Length, 0,98) # 98-й процентиль  
  ## 98%
## 7.7  

Межквартильный диапазон (то есть разница между первым и третьим квартилями) может быть вычислен с помощью функции IQR (). :

  IQR (длина сепала)  
  ## [1] 1,3  

или снова с помощью функции quantile () :

  квантиль (dat $ Sepal.Length, 0,75) - квантиль (dat $ Sepal.Length, 0,25)  
  ## 75%
## 1.3  

Как упоминалось ранее, по возможности обычно рекомендуется использовать самый короткий фрагмент кода для получения результата. По этой причине функция IQR () предпочтительна для вычисления межквартильного размаха.

Стандартное отклонение и дисперсия вычисляются с помощью функций sd () и var () :

  sd (dat $ Sepal.Length) # стандартное отклонение  
  ## [1] 0.8280661  
  var (dat $ Sepal.Length) # variance  
  ## [1] 0,6856935  

Помните из описательной статистики в статье вручную, что стандартное отклонение и дисперсия различаются независимо от того, вычисляем ли мы его для выборки или генеральной совокупности (см. Разницу между выборкой и генеральной совокупностью). В R стандартное отклонение и дисперсия вычисляются, как если бы данные представляют собой выборку (так что знаменатель равен \ (n - 1 \), где \ (n \) - количество наблюдений).Насколько мне известно, в R нет функции по умолчанию, которая вычисляет стандартное отклонение или дисперсию для генеральной совокупности.

Совет: для вычисления стандартного отклонения (или дисперсии) нескольких переменных одновременно, используйте lapply () с соответствующей статистикой в ​​качестве второго аргумента:

  lapply (dat [, 1: 4], sd)  
  ## $ Длина сепала
## [1] 0,8280661
##
## $ Sepal.Width
## [1] 0,4358663
##
## $ Petal.Length
## [1] 1.765298
##
## $ Лепесток.{rd} \) квартиль и максимум для всех числовых переменных набора данных одновременно с использованием  summary () : 

  сводка (дат)  
  ## Сепал. Длина Сепал. Ширина Лепестка. Длина Лепестка. Ширина
## Мин. : 4.300 мин. : 2.000 мин. : 1.000 мин. : 0,100
## 1-й квартал: 5.100 1-й квартал: 2,800 1-й квартал: 1,600 1-й квартал:0.300
## Медиана: 5,800 Медиана: 3,000 Медиана: 4,350 Медиана: 1,300
## Среднее значение: 5,843 Среднее значение: 3,057 Среднее значение: 3,758 Среднее значение: 1.199
## 3-й квартал: 6.400 3-й квартал: 3.300 3-й квартал: 5.100 3-й квартал: 1.800
##  Максимум. : 7.900 Макс. : 4.400 Макс. : 6.900 Макс. : 2.500
##        Разновидность
## setosa: 50
## разноцветный: 50
## virginica: 50
##
##
##  

Совет: , если вам нужна эта описательная статистика по группам, используйте функцию by () :

  по (dat, dat $ Species, summary)  
  ## dat $ Вид: сетоса
## Чашелист.Длина лепестка. Ширина лепестка. Длина лепестка. Ширина
## Мин. : 4.300 мин. : 2.300 мин. : 1.000 мин. : 0,100
## 1-й квартал: 4.800 1-й квартал: 3.200 1-й квартал: 1,400 1-й квартал:0.200
## Медиана: 5.000 Медиана: 3.400 Медиана: 1.500 Медиана: 0.200
## Среднее значение: 5,006 Среднее значение: 3,428 Среднее значение: 1,462 Среднее значение: 0,246
## 3-й квартал: 5.200 3-й квартал: 3,675 3-й квартал: 1,575 3-й квартал:0.300
##  Максимум. : 5,800 Макс. : 4.400 Макс. : 1.900 Макс. : 0,600
##        Разновидность
## setosa: 50
## разноцветный: 0
## virginica: 0
##
##
##
## ------------------------------------------------ ------------
## dat $ Виды: разноцветный
## Чашелист.Длина лепестка. Ширина лепестка. Длина лепестка. Ширина Вид
## Мин. : 4.900 мин. : 2.000 мин. : 3,00 мин. : 1.000 сетоса: 0
## 1-й квартал: 5.600 1-й квартал: 2.525 1-й квартал: 4.00 1-й квартал: 1.200 разноцветный: 50
## Медиана: 5,900 Медиана: 2,800 Медиана: 4,35 Медиана: 1,300 virginica: 0
## Среднее значение: 5,936 Среднее значение: 2,770 Среднее значение: 4,26 Среднее значение: 1,326
## 3-й квартал: 6.300 3-й квартал: 3.000 3-й квартал: 4.60 3-й квартал: 1.500
##  Максимум. : 7.000 Макс. : 3.400 Макс. : 5.10 Макс. : 1.800
## ------------------------------------------------ ------------
## dat $ Виды: virginica
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
## Мин. : 4.900 мин. : 2.200 мин. : 4.500 мин. : 1.400
## 1-й квартал: 6.225 1-й квартал: 2,800 1-й квартал: 5.100 1-й квартал: 1,800
## Медиана: 6.500 Медиана: 3.000 Медиана: 5.550 Медиана: 2.000
## Среднее значение: 6,588 Среднее значение: 2,974 Среднее значение: 5,552 Среднее значение: 2,026
## 3rd Qu.: 6.900 3-й квартал: 3.175 3-й квартал: 5,875 3-й квартал: 2.300
##  Максимум. : 7.900 Макс. : 3.800 Макс. : 6.900 Макс. : 2.500
##        Разновидность
## setosa: 0
## разноцветный: 0
## virginica: 50
##
##
##  

, где аргументами являются имя набора данных, группирующая переменная и итоговая функция. Следуйте этому порядку или укажите имена аргументов, если вы не следуете этому порядку.

Если вам нужна более подробная статистика, используйте stat.desc () из пакета {pastecs} :

  библиотека (pastecs)
stat.desc (dat)  
  ## Сепал. Длина Сепал. Ширина Лепестка. Длина Лепестка. Ширина Виды
## nbr.val 150.00000000 150.00000000 150.0000000 150.00000000 NA
## nbr.null 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 NA
## nbr.na 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 NA
## min 4.30000000 2.00000000 1.0000000 0.10000000 NA
## макс 7. 

000 4.40000000 6.

00 2.50000000 NA ## диапазон 3.60000000 2.40000000 5.

00 2.40000000 NA ## sum 876.50000000 458.60000000 563.7000000 179.

000 NA ## медиана 5.80000000 3.00000000 4.3500000 1.30000000 NA ## mean 5.84333333 3.05733333 3.7580000 1.19933333 NA ## SE.mean 0,06761132 0,03558833 0,1441360 0,06223645 NA ## CI.mean 0,95 0,13360085 0,07032302 0,2848146 0,12298004 NA ## var 0.68569351 0,18997942 3,1162779 0,58100626 NA ## std.dev 0.82806613 0.43586628 1.7652982 0.76223767 NA ## coef.var 0,14171126 0,14256420 0,4697441 0,63555114 NA

Вы можете получить еще больше статистики (например, тест асимметрии, эксцесса и нормальности), добавив аргумент norm = TRUE в предыдущей функции. Обратите внимание, что переменная Species не является числовой, поэтому описательная статистика не может быть вычислена для этой переменной, и отображается NA.

Коэффициент вариации можно найти с помощью stat.desc () (см. Строку coef.var в таблице выше) или путем вычисления вручную (помните, что коэффициент вариации - это стандартное отклонение, деленное на среднее значение) :

  SD (dat $ Sepal.Length) / среднее (dat $ Sepal.Length)  
  ## [1] 0,1417113  

Насколько мне известно, нет функции для определения режима переменной. Однако его легко найти благодаря функциям table () и sort () :

.
  вкладка <- таблица (dat $ Sepal.Length) # количество вхождений для каждого уникального значения
sort (табуляция, убывающая = ИСТИНА) # сортировать по убыванию  
  ##
## 5 5,1 6,3 5,7 6,7 5,5 5,8 6,4 4,9 5,4 5,6 6 6,1 4,8 6,5 4,6 5,2 6,2 6,9 7,7
## 10 9 9 8 8 7 7 7 6 6 6 6 6 5 5 4 4 4 4 4
## 4,4 5,9 6,8 7,2 4,7 6,6 4,3 4,5 5,3 7 7,1 7,3 7,4 7,6 7,9
## 3 3 3 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1  

table () дает количество вхождений для каждого уникального значения, затем sort () с аргументом с уменьшением = ИСТИНА отображает количество вхождений от наибольшего к наименьшему.Таким образом, режим переменной Sepal.Length равен 5. Этот код для поиска режима также может применяться к качественным переменным, таким как Species :

  сортировать (таблица (dat $ Species), по убыванию = ИСТИНА)  
  ##
## setosa versicolor virginica
## 50 50 50  

или:

  сводка (dat $ Species)  
  ## setosa versicolor virginica
## 50 50 50  

Другой описательной статистикой является коэффициент корреляции.Корреляция измеряет линейную взаимосвязь между двумя переменными.

Вычисление корреляции в R требует подробного объяснения, поэтому я написал статью, посвященную тесту корреляции и корреляции.

table () , представленные выше, также можно использовать с двумя качественными переменными для создания таблицы непредвиденных обстоятельств. Набор данных iris имеет только одну качественную переменную, поэтому мы создаем новую качественную переменную только для этого примера. Мы создаем переменную size , которая соответствует маленьких , если длина лепестка меньше медианы всех цветов, больших в противном случае:

  dat $ size <- ifelse (dat $ Sepal.Длина <медиана (dat $ Sepal.Length),
  "маленькое большое"
)  

Вот краткое описание происшествий по размеру:

  стол (размер dat $)  
  ##
##   большой маленький
## 77 73  

Теперь мы создаем таблицу непредвиденных обстоятельств для двух переменных Виды и размер с помощью функции table () :

  таблица (dat $ Species, dat $ size)  
  ##
##              большой маленький
## сетоса 1 49
## versicolor 29 21
## virginica 47 3  

или с помощью функции xtabs () :

  xtabs (~ dat $ Species + dat $ size)  
  ## dat $ size
## dat $ Виды большие и маленькие
## сетоса 1 49
## versicolor 29 21
## virginica 47 3  

В таблице непредвиденных обстоятельств указано количество случаев в каждой подгруппе.Например, есть только один большой цветок сетоса, тогда как в наборе данных 49 маленьких цветков сетосы.

Если пойти дальше, то из таблицы видно, что цветки сетозы кажутся больше по размеру, чем цветки вирджиники. Чтобы проверить, связан ли размер в значительной степени с видами, мы могли бы выполнить тест независимости хи-квадрат, поскольку обе переменные являются категориальными переменными. Посмотрите, как сделать этот тест вручную и в р.

.

Обратите внимание, что видов находятся в строках и размера в столбце, потому что мы указали видов , а затем размер в таблице () .Измените порядок, если хотите переключить две переменные.

Вместо частот (то есть количества наблюдений) вы также можете иметь относительные частоты (т.е. пропорции) в каждой подгруппе, добавив функцию table () внутри функции prop.table () :

  проп. Таблица (таблица (dat $ Species, dat $ size))  
  ##
##                      большой маленький
## setosa 0,006666667 0,326666667
## разноцветный 0.193333333 0,140000000
## virginica 0,313333333 0,020000000  

Обратите внимание, что вы также можете вычислить проценты по строкам или по столбцам, добавив второй аргумент к функции prop.table () : 1 для строки или 2 для столбца:

  # проценты по строкам:
round (prop.table (table (dat $ Species, dat $ size), 1), 2) # округление до 2 цифр с помощью round ()  
  ##
##               большой маленький
## сетоса 0,02 0.98
## versicolor 0,58 0,42
## virginica 0,94 0,06  
  # проценты по столбцу:
round (prop.table (table (dat $ Species, dat $ size), 2), 2) # округление до 2 цифр с помощью round ()  
  ##
##               большой маленький
## сетоса 0,01 0,67
## versicolor 0,38 0,29
## virginica 0,61 0,04  

Более подробные таблицы непредвиденных обстоятельств см. В разделе расширенной описательной статистики.

Мозаичный участок

Мозаичный график позволяет визуализировать таблицу сопряженности двух качественных переменных:

  мозаика (таблица (dat $ Species, dat $ size),
  цвет = ИСТИНА,
  xlab = "Species", # метка для оси x
  ylab = "Size" # метка для оси Y
)  

Мозаичный график показывает, что для нашей выборки соотношение больших и маленьких цветов явно различается между тремя видами.В частности, вид virginica является самым большим, а вид setosa - самым маленьким из трех видов (с точки зрения длины чашелистиков, поскольку переменная размер основана на переменной Sepal.Length ).

Для вашей информации, мозаичный график можно также создать с помощью функции mosaic () из пакета {vcd} :

  библиотека (vcd)

мозаика (~ Вид + размер,
  data = dat,
  direction = c ("v", "h")
)  

Графики могут быть построены только для качественных переменных (см. Разницу с количественной переменной здесь).Гистограмма - это инструмент для визуализации распределения качественной переменной. Рисуем гистограмму качественной переменной размером :

  barplot (table (dat $ size)) # table () является обязательным  

Вы также можете нарисовать гистограмму относительных частот вместо частот, добавив prop.table () , как мы делали ранее:

  штриховая диаграмма (проп. Таблица (таблица (размер dat $)))  

В {ggplot2} :

  library (ggplot2) # требуется каждый раз, когда вы открываете RStudio
# Сначала необходимо установить пакет ggplot2

ggplot (dat) +
  aes (x = размер) +
  geom_bar ()  

Гистограмма дает представление о распределении количественной переменной.Идея состоит в том, чтобы разбить диапазон значений на интервалы и подсчитать, сколько наблюдений попадает в каждый интервал. Гистограммы немного похожи на гистограммы, но гистограммы используются для количественных переменных, тогда как гистограммы используются для качественных переменных. Чтобы нарисовать гистограмму в R, используйте hist () :

  hist (dat $ Sepal. Длина)  

Добавьте аргументы breaks = внутри функции hist () , если вы хотите изменить количество ячеек.Эмпирическое правило (известное как закон Стерджеса) состоит в том, что количество интервалов должно быть округленным значением квадратного корня из числа наблюдений. Набор данных включает 150 наблюдений, поэтому в этом случае количество интервалов может быть установлено равным 12.

В {ggplot2} :

  ggplot (dat) +
  aes (x = длина сепала) +
  geom_histogram ()  

По умолчанию количество интервалов равно 30. Вы можете изменить это значение, например, с помощью geom_histogram (bins = 12) .

Коробчатые диаграммы

действительно полезны в описательной статистике и часто используются недостаточно (в основном из-за того, что общественность плохо ее понимает). Коробчатая диаграмма графически представляет распределение количественной переменной путем визуального отображения пяти общих сводных данных о местоположении (минимум, медиана, первый / третий квартили и максимум) и любое наблюдение, которое было классифицировано как предполагаемый выброс с использованием критерия межквартильного размаха (IQR). Критерий IQR означает, что все наблюдения выше \ (q_ {0.75} + 1.5 \ cdot IQR \) или ниже \ (q_ {0.25} - 1.5 \ cdot IQR \) (где \ (q_ {0.25} \) и \ (q_ {0.75} \) соответствуют первому и третьему квартилю соответственно ) рассматриваются как потенциальные выбросы со стороны R. Минимум и максимум на диаграмме представлены без этих предполагаемых выбросов.

Просмотр всей этой информации на одном графике помогает получить хорошее первое представление о разбросе и местонахождении данных. Прежде чем рисовать коробчатую диаграмму наших данных, посмотрите ниже график, объясняющий информацию, представленную на коробчатой ​​диаграмме:

Как интерпретировать коробчатую диаграмму? Источник: LFSAB1105

Теперь пример с нашим набором данных:

  boxplot (dat $ Sepal.Длина)  

Коробчатые диаграммы

еще более информативны, когда они представлены рядом для сравнения и сопоставления распределений из двух или более групп. Например, мы сравниваем длину чашелистика у разных видов:

  коробчатая диаграмма (dat $ Sepal.Length ~ dat $ Species)  

В {ggplot2} :

  ggplot (dat) +
  aes (x = вид, y = длина чашелистика) +
  geom_boxplot ()  

Точечная диаграмма более или менее похожа на коробчатую диаграмму, за исключением того, что наблюдения представлены в виде точек и на диаграмме не представлена ​​сводная статистика:

  библиотека (решетка)

точечная диаграмма (dat $ Sepal.Длина ~ dat $ Виды)  

Диаграммы рассеяния позволяют проверить, существует ли потенциальная связь между двумя количественными переменными. По этой причине диаграммы рассеяния часто используются для визуализации потенциальной корреляции между двумя переменными. Например, при рисовании диаграммы рассеяния длины чашелистика и длины лепестка:

  участок (dat $ Sepal.Length, dat $ Petal.Length)  

Кажется, существует положительная связь между двумя переменными.

В {ggplot2} :

  ggplot (dat) +
  aes (x = длина сепала, y = длина лепестка) +
  geom_point ()  

Подобно коробчатым диаграммам диаграммы рассеяния еще более информативны при дифференцировании точек по фактору, в данном случае по видам:

  ggplot (dat) +
  aes (x = длина чашелистика, y = длина лепестка, цвет = вид) +
  geom_point () +
  scale_color_hue ()  

Линейные графики, особенно полезные во временных рядах или финансах, могут быть созданы путем добавления аргумента type = "l" в функцию plot () :

  участок (dat $ Sepal.Длина,
  type = "l"
) # "l" для строки  

Для одной переменной

Чтобы проверить предположение о нормальности переменной (нормальность означает, что данные следуют нормальному распределению, также известному как распределение Гаусса), мы обычно используем гистограммы и / или QQ-графики. См. Статью о нормальном распределении и о том, как оценить предположение о нормальности в R, если вам нужно обновить эту тему. Гистограммы были представлены ранее, поэтому вот как нарисовать QQ-график:

  # Нарисуйте точки на qq-графике:
qqnorm (dat $ Sepal.Длина)
# Нарисуйте контрольную линию:
qqline (dat $ Sepal.Length)  

Или QQ-график с доверительными полосами с функцией qqPlot () из пакета {car} :

  library (car) # сначала необходимо установить пакет
qqPlot (dat $ Sepal.Length)  

  ## [1] 132 118  

Если точки расположены близко к контрольной линии (иногда называемой линией Генри) и находятся в пределах доверительных интервалов, предположение о нормальности может считаться выполненным.Чем больше отклонение между точками и контрольной линией и чем больше они лежат за пределами доверительных интервалов, тем меньше вероятность выполнения условия нормальности. Переменная Sepal.Length , похоже, не подчиняется нормальному распределению, поскольку несколько точек лежат за пределами доверительных интервалов. Когда вы сталкиваетесь с ненормальным распределением, первым шагом обычно является применение логарифмического преобразования к данным и повторная проверка, чтобы увидеть, нормально ли распределены преобразованные в журнал данные.Применение преобразования логарифма может быть выполнено с помощью функции log () .

In {ggpubr} :

  библиотека (ggpubr)
ggqqplot (dat $ Sepal.Length)  

По группам

Для некоторых статистических тестов требуется допущение нормальности во всех группах. Одно из решений состоит в том, чтобы нарисовать QQ-график для каждой группы, вручную разделив набор данных на разные группы, а затем нарисовать QQ-график для каждого подмножества данных (с помощью методов, показанных выше).Другое (более простое) решение - автоматически нарисовать QQ-график для каждой группы с аргументом groups = в функции qqPlot () из пакета {car} :

  qqPlot (dat $ Sepal.Length, groups = dat $ size)  

В {ggplot2} :

  qplot (
  sample = Sepal.Length, data = dat,
  col = размер, форма = размер
)  

Также возможно различать группы только по форме или цвету.Для этого удалите один из аргументов col или shape в приведенной выше функции qplot () .

График плотности - это сглаженная версия гистограммы, которая используется в той же концепции, то есть для представления распределения числовой переменной. Функции plot () и density () используются вместе для построения графика плотности:

  участок (плотность (dat $ Sepal. Длина))  

В {ggplot2} :

  ggplot (dat) +
  aes (x = Чашелист.Длина) +
  geom_de density ()  

Мы рассмотрели основные функции для вычисления наиболее общей и базовой описательной статистики. Однако существует гораздо больше функций и пакетов для выполнения более сложной описательной статистики в R. В этом разделе я представляю некоторые из них с приложениями к нашему набору данных.

{summarytools} упаковка

Один из пакетов для описательной статистики, который я часто использую в своих проектах на R, - это пакет {summarytools} .Пакет сосредоточен вокруг 4 функций:

  1. freq () для таблиц частот
  2. cтаблица () для перекрестных таблиц
  3. descr () для описательной статистики
  4. dfSummary () для сводок данных

Комбинации этих 4 функций обычно более чем достаточно для большинства описательных анализов. Более того, пакет был создан с учетом R Markdown, что означает, что выходные данные хорошо отображаются в отчетах HTML.А для не говорящих по-английски существуют встроенные переводы на французский, португальский, испанский, русский и турецкий языки.

Я проиллюстрирую каждую из 4 функций в следующих разделах. Последующие выходные данные намного лучше отображаются в отчетах R Markdown, но в этой статье я ограничиваюсь необработанными выходными данными, поскольку цель состоит в том, чтобы показать, как работают функции, а не как заставить их хорошо отображаться. См. Параметры настройки в виньетке пакета, если вы хотите распечатать выходные данные красиво в R Markdown.

Таблицы частот с

частотой ()

Функция freq () создает таблицы частот с частотами, пропорциями, а также отсутствующей информацией о данных.

  библиотека (summarytools)
freq (dat $ Виды)  
  ## Частоты
## dat $ Виды
## Тип: Фактор
##
## Freq% Valid% Valid Cum. % Всего% общего накопления.
## ---------------- ------ --------- -------------- --- ------ --------------
## сетоса 50 33.33 33,33 33,33 33,33
## разноцветный 50 33,33 66,67 33,33 66,67
## virginica 50 33,33 100,00 33,33 100,00
##  0 0,00 100,00
## Итого 150 100,00 100,00 100,00 100,00  

Если вам не нужна информация об отсутствующих значениях, добавьте report.nas = FALSE аргумент:

  freq (dat $ Species,
  отчет.nas = FALSE # удалить информацию NA
)  
  ## Частоты
## dat $ Виды
## Тип: Фактор
##
## Freq%% Cum.
## ---------------- ------ -------- --------
## сетоса 50 33,33 33,33
## разноцветный 50 33,33 66,67
## virginica 50 33,33 100,00
## Итого 150 100,00 100,00  

А для минималистичного результата только с цифрами и пропорциями:

  freq (dat $ Species,
  отчет.nas = FALSE, # удалить информацию NA
  totals = FALSE, # удалить итоги
  cumul = FALSE, # удалить кумулы
  headings = FALSE # удалить заголовки
)  
  ##
## Freq%
## ---------------- ------ -------
## сетоса 50 33.33
## разноцветный 50 33,33
## virginica 50 33.33  

Перекрестные таблицы с таблицей

()

Функция ctable () создает перекрестные таблицы (также известные как таблицы непредвиденных обстоятельств) для пар категориальных переменных.Используя две категориальные переменные в нашем наборе данных:

  стол (
  x = dat $ Виды,
  y = dat $ size
)  
  ## Перекрестная таблица, пропорции строк
## Виды * размер
## Фрейм данных: dat
##
## ------------ ------ ------------ ------------ ------ --------
## размер большой маленький Итого
##      Разновидность
## setosa 1 (2,0%) 49 (98,0%) 50 (100,0%)
## versicolor 29 (58.0%) 21 (42,0%) 50 (100,0%)
## virginica 47 (94,0%) 3 (6,0%) 50 (100,0%)
## Всего 77 (51,3%) 73 (48,7%) 150 (100,0%)
## ------------ ------ ------------ ------------ ------ --------  

Пропорции строк отображаются по умолчанию. Чтобы отобразить пропорции столбца или итогов, добавьте аргументы prop = "c" или prop = "t" соответственно:

  стол (
  x = dat $ Виды,
  y = размер dat $,
  prop = "t" # общие пропорции
)  
  ## Перекрестная таблица, общие пропорции
## Виды * размер
## Фрейм данных: dat
##
## ------------ ------ ------------ ------------ ------ --------
## размер большой маленький Итого
##      Разновидность
## setosa 1 (0.7%) 49 (32,7%) 50 (33,3%)
## versicolor 29 (19,3%) 21 (14,0%) 50 (33,3%)
## virginica 47 (31,3%) 3 (2,0%) 50 (33,3%)
## Всего 77 (51,3%) 73 (48,7%) 150 (100,0%)
## ------------ ------ ------------ ------------ ------ --------  

Чтобы полностью удалить пропорции, добавьте аргумент prop = "n" . Кроме того, чтобы отобразить только самый минимум, добавьте итогов = ЛОЖЬ и заголовки = ЛОЖЬ аргументы:

  стол (
  x = dat $ Виды,
  y = размер dat $,
  prop = "n", # удалить пропорции
  totals = FALSE, # удалить итоги
  headings = FALSE # удалить заголовки
)  
  ##
## ------------ ------ ----- -------
## размер большой маленький
##      Разновидность
## сетоса 1 49
## versicolor 29 21
## virginica 47 3
## ------------ ------ ----- -------  

Это эквивалентно таблице (dat $ Species, dat $ size) и xtabs (~ dat $ Species + dat $ size) , выполненной в разделе таблиц непредвиденных обстоятельств.

Чтобы отобразить результаты теста независимости хи-квадрат, добавьте chisq = TRUE аргумент:

  стол (
  x = dat $ Виды,
  y = размер dat $,
  chisq = TRUE, # отображать результаты теста независимости хи-квадрат
  headings = FALSE # удалить заголовки
)  
  ##
## ------------ ------ ------------ ------------ ------ --------
## размер большой маленький Итого
##      Разновидность
## сетоса 1 (2.0%) 49 (98,0%) 50 (100,0%)
## versicolor 29 (58,0%) 21 (42,0%) 50 (100,0%)
## virginica 47 (94,0%) 3 (6,0%) 50 (100,0%)
## Всего 77 (51,3%) 73 (48,7%) 150 (100,0%)
## ------------ ------ ------------ ------------ ------ --------
##
## ----------------------------
## Chi.squared df p.value
## ------------- ---- ---------
## 86.03 2 0
## ----------------------------  

Значение p близко к 0, поэтому мы отвергаем нулевую гипотезу независимости между двумя переменными.В нашем контексте это означает, что виды и размер зависят друг от друга и что между двумя переменными существует значительная взаимосвязь.

Также возможно создать таблицу непредвиденных обстоятельств для каждого уровня третьей категориальной переменной благодаря комбинации функций stby () и ctable () . В нашем наборе данных только 2 категориальные переменные, поэтому давайте воспользуемся набором данных tabacco , который имеет 4 категориальные переменные (т. Е. Пол, возрастная группа, курильщик, больной).Для этого примера мы хотели бы создать таблицу сопряженности переменных курильщик и заболевший , и это для каждого пола :

  stby (список (
  x = курильщик табака $, # курильщик и больной
  y = табак $ больной
),
ИНДЕКСЫ = табак $ пол, # для каждого пола
FUN = ctable # ctable для кросс-табуляции
)  
  ## Перекрестная таблица, пропорции строк
## курильщик * заболел
## Фрейм данных: табак
## Группа: пол = Ж
##
## -------- ---------- ------------- ------------- ---- ----------
## заболевших Да Нет Всего
## курильщик
## Есть 62 (42.2%) 85 (57,8%) 147 (100,0%)
## Нет 49 (14,3%) 293 (85,7%) 342 (100,0%)
## Всего 111 (22,7%) 378 (77,3%) 489 (100,0%)
## -------- ---------- ------------- ------------- ---- ----------
##
## Группа: пол = M
##
## -------- ---------- ------------- ------------- ---- ----------
## заболевших Да Нет Всего
## курильщик
## Есть 63 (44,1%) 80 (55.9%) 143 (100,0%)
## Нет 47 (13,6%) 299 (86,4%) 346 (100,0%)
## Всего 110 (22,5%) 379 (77,5%) 489 (100,0%)
## -------- ---------- ------------- ------------- ---- ----------  

Описательная статистика с

descr ()

Функция descr () производит описательную (одномерную) статистику с общей статистикой центральной тенденции и мерами дисперсии. (Посмотрите на разницу между мерой центральной тенденции и дисперсией, если вам нужно напоминание.)

Основным преимуществом этой функции является то, что она принимает как отдельные векторы, так и фреймы данных. Если предоставляется фрейм данных, все нечисловые столбцы игнорируются, поэтому вам не нужно удалять их самостоятельно перед запуском функции.

Функция descr () позволяет отображать:

  • только набор описательной статистики по вашему выбору, с аргументом stats = c ("mean", "sd") для среднего и стандартного отклонения, например
  • минимум, первый квартиль, медиана, третий квартиль и максимум с stats = "fivenum"
  • наиболее распространенная описательная статистика (среднее значение, стандартное отклонение, минимум, медиана, максимум, количество и процент достоверных наблюдений) с stats = "common" :
  descr (dat,
  headings = FALSE, # удалить заголовки
  stats = "common" # наиболее распространенная описательная статистика
)  
  ##
## Лепесток.Длина лепестка. Ширина сепала. Длина сепала. Ширина
## --------------- -------------- ------------- ------ -------- -------------
## Среднее 3,76 1,20 5,84 3,06
## Стандартное отклонение 1,77 0,76 0,83 0,44
## Мин. 1,00 0,10 4,30 2,00
## Медиана 4,35 1,30 5,80 3,00
## Макс 6,90 2,50 7,90 4.40
## N. Действителен 150.00 150.00 150.00 150.00
## Точн. Действительно 100.00 100.00 100.00 100.00  

Совет : если у вас большое количество переменных, добавьте аргумент transpose = TRUE для лучшего отображения.

Чтобы вычислить эту описательную статистику по группам (например, видов в нашем наборе данных), используйте функцию descr () в сочетании с функцией stby () :

  стбы (
  data = dat,
  ИНДЕКСЫ = dat $ Виды, # по видам
  FUN = descr, # описательная статистика
  stats = "common" # наиболее частое описание.статистика
)  
  ## Описательная статистика
## dat
## Группа: Виды = сетоса
## N: 50
##
## Petal.Length Petal.Width Sepal.Length Sepal.Width
## --------------- -------------- ------------- ------ -------- -------------
## Среднее 1,46 0,25 5,01 3,43
## Стандартное отклонение 0,17 0,11 0,35 0,38
## Мин. 1,00 0,10 4,30 2,30
## Медиана 1.50 0,20 5,00 3,40
## Макс. 1,90 0,60 5,80 4,40
## N. Действителен 50.00 50.00 50.00 50.00
## Pct.Valid 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## Группа: Виды = разноцветный
## N: 50
##
## Petal.Length Petal.Width Sepal.Length Sepal.Width
## --------------- -------------- ------------- ------ -------- -------------
## Среднее 4.26 1,33 5,94 2,77
## Стандартное отклонение 0,47 0,20 0,52 0,31
## Мин. 3,00 1,00 4,90 2,00
## Медиана 4,35 1,30 5,90 2,80
## Макс 5,10 1,80 7,00 3,40
## N. Действителен 50.00 50.00 50.00 50.00
## Pct.Valid 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## Группа: Вид = virginica
## N: 50
##
## Petal.Length Petal.Width Sepal.Length Sepal.Width
## --------------- -------------- ------------- ------ -------- -------------
## Среднее 5,55 2,03 6,59 2,97
## Стандартное отклонение 0,55 0,27 0,64 0,32
## Мин. 4,50 1,40 4,90 2,20
## Медиана 5,55 2,00 6,50 3.00
## Макс 6,90 2,50 7,90 3,80
## N. Действителен 50.00 50.00 50.00 50.00
## Точн. Действительно 100.00 100.00 100.00 100.00  

Сводки кадров данных с помощью

dfSummary ()

Функция dfSummary () создает сводную таблицу со статистикой, частотами и графиками для всех переменных в наборе данных. Отображаемая информация зависит от типа переменных (знак, фактор, число, дата), а также зависит от количества различных значений.

  dfСводка (dat)  
  ## Сводка кадра данных
## dat
## Размеры: 150 x 6
## Дубликаты: 1
##
## ------------------------------------------------ -------------------------------------------------- --------------------
## Статистические данные / значения переменных отсутствуют Частоты (% от действительных значений) График Действительный Отсутствует
## ---- --------------- ------------------------ ----- --------------- -------------------------------- --- ----- ---------
## 1 Чашелист.Среднее значение длины (sd): 5,8 (0,8) 35 различных значений. . :: 150 0
## [числовой] min  

describeBy () из пакета {mental}

Функция describeBy () из пакета {Psy} позволяет сообщать несколько сводных статистических данных (т.е.е., количество допустимых случаев, среднее значение, стандартное отклонение, медиана, усеченное среднее, безумное: среднее абсолютное отклонение (от медианы), минимум, максимум, диапазон, асимметрия и эксцесс) по группирующей переменной.

  библиотека (псих)
descriptionBy (
  Дат,
  dat $ Species # группирующая переменная
)  
  ##
## Описательная статистика по группам
## группа: сетоса
## vars n среднее sd усеченное по медиане безумный мин. макс. диапазон перекос эксцесса
## Сепал. Длина 1 50 5,01 0,35 5,0 5.00 0,30 4,3 5,8 1,5 0,11 -0,45
## Сепал.Ширина 2 50 3,43 0,38 3,4 3,42 0,37 2,3 4,4 2,1 0,04 0,60
## Длина лепестка 3 50 1,46 0,17 1,5 1,46 0,15 1,0 1,9 0,9 0,10 0,65
## Ширина лепестка 4 50 0,25 0,11 0,2 0,24 0,00 0,1 0,6 0,5 1,18 1,26
## Виды * 5 50 1,00 0,00 1,0 1,00 0,00 1,0 1,0 0,0 NaN NaN
## size * 6 50 NaN NA NA NaN NA Inf -Inf -Inf NA NA
## se
## Длина сепала 0,05
## Чашелист.Ширина 0,05
## Длина лепестка 0,02
## Petal.Width 0,01
## Виды * 0.00
## size * NA
## ------------------------------------------------ ------------
## группа: разноцветный
## vars n среднее sd усеченное медианное безумное минимальное максимальное отклонение диапазона
## Сепал. Длина 1 50 5,94 0,52 5,90 5,94 0,52 4,9 7,0 2,1 0,10
## Сепал.Ширина 2 50 2,77 0,31 2,80 2,78 0,30 2,0 3,4 1,4 -0,34
## Длина лепестка 3 50 4,26 0,47 4,35 4,29 0,52 3,0 5,1 2,1 -0,57
## Ширина лепестка 4 50 1.33 0,20 1,30 1,32 0,22 1,0 1,8 0,8 -0,03
## Виды * 5 50 2,00 0,00 2,00 2,00 0,00 2,0 2,0 0,0 NaN
## size * 6 50 NaN NA NA NaN NA Inf -Inf -Inf NA
## эксцесс
## Длина сепала -0,69 0,07
## Ширина сепала -0,55 0,04
## Длина лепестка -0,19 0,07
## Ширина лепестка -0,59 0,03
## Виды * NaN 0.00
## size * NA NA
## ------------------------------------------------ ------------
## группа: virginica
## vars n среднее sd усеченное медианное безумное минимальное максимальное отклонение диапазона
## Чашелист.Длина 1 50 6,59 0,64 6,50 6,57 0,59 4,9 7,9 3,0 0,11
## Сепал.Ширина 2 50 2,97 0,32 3,00 2,96 0,30 2,2 3,8 1,6 0,34
## Длина лепестка 3 50 5,55 0,55 5,55 5,51 0,67 4,5 6,9 2,4 0,52
## Ширина лепестка 4 50 2,03 0,27 2,00 2,03 0,30 1,4 2,5 1,1 -0,12
## Виды * 5 50 3,00 0,00 3,00 3,00 0,00 3,0 3,0 0,0 NaN
## size * 6 50 NaN NA NA NaN NA Inf -Inf -Inf NA
## эксцесс
## Длина сепала -0,20 0,09
## Чашелист.
	

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *