Содержание

%d0%bd%d0%b5%d0%b4%d0%be%d1%81%d1%82%d0%b0%d1%8e%d1%89%d0%b0%d1%8f%20%d1%81%d1%83%d0%bc%d0%bc%d0%b0 – русский определение, грамматика, произношение, синонимы и примеры

Коэффициент применения кесарева сечения в Италии заметно вырос за последние 20 лет с 11,2 процента (1980 год) до 33,2 процента (2000 год), и его значение превысило рекомендованные показатели ВОЗ на 10–15 процентов и показатели других европейских стран (например, 21,5 процента в Великобритании и Уэльсе, 17,8 процента в Испании, 15,9 процента во Франции).

UN-2

Кроме того, в статье 20 Конституции говорится, что начальное образование в государственных школах является обязательным и бесплатным.

UN-2

В деле Обвинитель против Радована Караджича обвиняемому, бывшему президенту Республики Сербской, предъявлено 11 пунктов обвинений в геноциде, преступлениях против человечности и нарушении законов и обычаев войны, совершенных в Сараево, Сребренице и 20 муниципалитетах по всей территории Боснии и Герцеговины.

UN-2

Песня Pokemon Mezase PokeMon Master Aim To Be A PokeMon Master представлена вам Lyrics-Keeper. Flash-фичу можно использовать в качестве караоке к песне Mezase PokeMon Master Aim To Be A PokeMon Master, если есть возможность скачать минусовку.

Common crawl

Его сбила машина 20 декабря прошлого года.

OpenSubtitles2018.v3

В 20-е годы XVIII века в государственных учреждениях их заменили канцеляристы, подканцеляристы и копиисты, которых однако в обиходной речи продолжали называть «подьячими» вплоть до XIX века.

WikiMatrix

Совет управляющих Программы Организации Объединенных Наций по окружающей среде (ЮНЕП) в своем решении 25/10 от 20 февраля 2009 года отметил итоги первого специального межправительственного совещания с участием многих заинтересованных сторон, посвященного межправительственной научно-политической платформе по биоразнообразию и экосистемным услугам, состоявшегося 10–12 ноября 2008 года в Путраджайе, Малайзия, а также признал и подчеркнул необходимость укрепления и усиления научно-политического взаимодействия в области биоразнообразия и экосистемных услуг в интересах благосостояния людей и устойчивого развития на всех уровнях.

UN-2

Командир отряда 81-го гвардейского бомбардировочного авиационного полка (1-я гвардейская бомбардировочная авиационная дивизия, 6-й гвардейский бомбардировочный авиационный корпус, 2-я воздушная армия, 1-й Украинский фронт) гвардии капитан Пётр Абрамов особенно отличился при выполнении боевых заданий по доставке оружия, боеприпасов и продовольствия партизанам Белоруссии и Украины.

WikiMatrix

Я знала, как высоко Бог ценит человека и его тело, но даже это не останавливало меня. Дженнифер, 20 лет

jw2019

20 июня 1940 года получил очередное повышение, сменив В. Маршалла на посту командующего флотом.

WikiMatrix

Обращаем внимание на то, что приложение к докладу сопредседателей уже было распространено среди государств-членов в качестве документа Генеральной Ассамблеи и Экономического и Социального Совета (А/63/85‐Е/2008/83).

UN-2

парламент Венгрии принял Международную конвенцию о борьбе с бомбовым терроризмом (10 сентября 2002 года) и Международную конвенцию о борьбе с финансированием терроризма (20 декабря 2002 года).

UN-2

Рабочая группа согласилась с тем, что текст проекта статьи 92, как он содержится в документе A/CN.9/WG.III/WP.81, является приемлемым и будет дополнен необходимыми данными.

UN-2

Это предписание указано в виде замечания 35 в колонке

20 таблицы С главы 3.2.

UN-2

Комитетом ЕЭК ООН по лесоматериалам (пятьдесят вторая сессия) и Европейской лесной комиссией ФАО (двадцать седьмая сессия) ЕСЕ/TIM/83, пункты 9-19, и пятьдесят шестая сессия, ECE/TIM/91, FO: EFC/95/REP, пункт 42.

UN-2

20 мая — Джо Кокер, британский певец.

WikiMatrix

Автор более 20 уч.-метод. работ.

Bashkir Encyclopedia

Спорим на 20 баксов, что ты не сможешь провести целый день одна.

OpenSubtitles2018.v3

С 22 марта 1992 года по 20 января 1994 года был Представителем Президента Украины в Тернопольской области.

WikiMatrix

После 20 000 террористических нападений мы имеем право защитить свой народ.

UN-2

За последние 20 лет уровень производственного травматизма в республике удалось сократить более чем в шесть раз.

bashinform.ru

Когда мы помогаем другим, мы и сами в какой-то мере испытываем счастье и удовлетворение, и наше собственное бремя становится легче (Деяния 20:35).

jw2019

Компания отметила своё 20-летие.

WikiMatrix

В Польше теоретически можно уменьшить продолжительность остановки в Щецине – Груменице на 20 минут, однако пока этого достичь не удается.

UN-2

GRPE решила провести на своей следующей сессии окончательное рассмотрение этого предложения и поручила секретариату распространить документ GRPE-55-20 под официальным условным обозначением.

UN-2

Подача уточнённых деклараций | ФНС России

В каких случаях подается уточненная декларация

 

^К началу страницы

Уточнённая налоговая декларация подается в следующих случаях: 
При обнаружении ошибок или недостоверных сведений в представленной в налоговый орган налоговой декларации, которые привели к занижению суммы налога, подлежащей уплате, налогоплательщик обязан внести соответствующие изменения путём представления уточнённой декларации (абз. К началу страницы

Уточнённая декларация представляется в налоговый орган по форме, действовавшей в налоговый период, за который вносятся соответствующие изменения.


Существует три случая представления уточненной декларации:

  1. Уточненная налоговая декларация представлена в налоговый орган до истечения срока подачи налоговой декларации.

    Такая декларация считается поданной в день подачи уточненной налоговой декларации.

  2. Уточненная налоговая декларация представляется в налоговый орган после истечения срока подачи налоговой декларации, но до истечения срока уплаты налога.

    Налогоплательщик освобождается от ответственности, если уточнённая налоговая декларация была представлена до момента, когда налогоплательщик узнал об обнаружении налоговым органом факта неотражения или неполноты отражения сведений в налоговой декларации, а также ошибок, приводящих к занижению подлежащей уплате суммы налога, либо о назначении выездной налоговой проверки.

  3. Уточнённая налоговая декларация представляется в налоговый орган после истечения срока подачи налоговой декларации и срока уплаты налога.

Налогоплательщик освобождается от ответственности в случаях:

  • представления уточнённой налоговой декларации до момента, когда налогоплательщик узнал об обнаружении налоговым органом неотражения, или неполноты отражения сведений в налоговой декларации, а также ошибок, приводящих к занижению подлежащей уплате суммы налога, либо о назначении выездной налоговой проверки по данному налогу за данный период, при условии, что до представления уточнённой налоговой декларации он уплатил недостающую сумму налога и соответствующие ей пени;
  • представления уточнённой налоговой декларации после проведения выездной налоговой проверки за соответствующий налоговый период, по результатам которой не были обнаружены неотражение или неполнота отражения сведений в налоговой декларации, а также ошибки, приводящие к занижению подлежащей уплате суммы налога.

Рассрочка | «Атомстройкомплекс»

 

Долевой конструктор — удобная рассрочка для всех

«Долевой конструктор» – это уникальная программа рассрочки на квартиры в строящихся домах. Её участники могут самостоятельно определить размер первого взноса и размер ежемесячного платежа. И даже обойтись без ежемесячных платежей.

Благодаря «Долевому конструктору», покупка квартир становится доступной для самых разных категорий покупателей. Гибкие условия программы подойдут тем, у кого есть минимальная сумма для первоначального взноса, и тем, у кого есть почти вся сумма. Тем, кто планирует взять ипотеку сразу и тем, кто хочет отложить её на год-полтора, пока строится дом.

«Долевой конструктор» даёт возможность взять понравившийся вариант квартиры сразу, и выгодно распорядиться средствами, сократив размер переплаты за пользование заёмными деньгами. Гибкие условия расчёта за будущее жилье можно вычислить самостоятельно при помощи нашего калькулятора рассрочки.

Первый взнос и скидки

По условиям программы, можно выбрать удобный размер первоначального взноса: от 10 до 100% стоимости квартиры. Тем, кто платит сразу всю сумму сразу, полагается скидка – 3% от стоимости квартиры*. Что важно – ипотека приравнивается к 100-процентной оплате, а значит, ипотечные заёмщики также получат скидку в том же объёме.

Тем, у кого на руках нет всей суммы, мы даем рассрочку на период строительства дома. Чем больше размер первоначального взноса, тем меньше процент за пользование рассрочкой. При первом взносе от 50% рассрочка становится беспроцентной**, а начиная с 60% от стоимости квартиры и выше предоставляется скидка.

Ежемесячные платежи

Во-первых, вы сами решаете, будете ли выплачивать ежемесячный платёж, или заплатите недостающую сумму потом, – это является одним из важных преимуществ нашей рассрочки. Если комфортная регулярная плата – ваш вариант, то размер ежемесячного платежа вы можете определить самостоятельно, исходя из своих возможностей!

Важно отметить, что процент за пользование рассрочкой начисляется только на последний платёж. Что это значит? Если вы решили гасить задолженность за счёт выплаты ежемесячных платежей, то сумма долга будет постепенно уменьшаться, и переплата по процентам будет меньше.

Где работает «Долевой конструктор»?

Список жилых комплексов, на которые распространяются условия программы «Долевой конструктор»:

* Обращаем внимание, что на квартиры в жилых комплексах «Весна», NOVA Park и «Народные кварталы» не действует скидка при 100% оплате.

** Беспроцентная рассрочка не предоставляется в Discovery Residence

Подробности в агентстве недвижимости “АТОМ” по телефону +7 (343) 266-93-93.

Минюст подготовил законопроект о компенсации издержек на адвоката

Минюст вынес на общественное обсуждение законопроект, регулирующий порядок компенсации издержек на адвокатские услуги. Инициатива подготовлена во исполнение постановления, которое в апреле вынес Конституционный суд, обнаруживший, что суды вправе только отменить заниженную компенсацию, но не определить ее размер. ФПА считает, что предложенный законопроект не вполне отвечает требованиям КС.

В этом сюжете

Новелла предусматривает, что затраты в рамках суммы вознаграждения защитника по назначению можно компенсировать из бюджета на основании постановления дознавателя, следователя или прокурора. При этом понесший затраты на оплату услуг судебного представителя гражданин имеет право доказать в суде, что назначенная следователем в досудебном порядке компенсация недостаточна. Для этого потребуется предоставить подтверждающие документы. В таком случае возместить недостающую сумму можно будет на основании постановления судьи или определения суда.

Документ также исключает из Положения о возмещении процессуальных издержек норму, согласно которой перечень подтверждающих документов для таких случаев утверждают Минюст и Минфин по согласованию с Верховным судом. Авторы законопроекта указывают, что оказанные заявителю его представителем юридические услуги могут быть разнообразны, и все их виды невозможно предусмотреть в закрытом перечне документов.

В результате права заявителей могут быть ограничены.

Ранее КС рассмотрел жалобу Эльвиры Юровских, которая пыталась привлечь врача к ответственности за потерю своего ребенка. Подозреваемый умер до окончания разбирательства, и дело прекратили. Юровских пыталась взыскать с государства компенсацию за нарушение разумных сроков судопроизводства, а также вернуть свои затраты на адвоката. Следователь назначил заниженный размер компенсации этих трат, и суды неоднократно отменяли соответствующее постановление, но вновь назначенные суммы оставались низкими.

Конституционный суд счел, что суды должны иметь право сами определять в таких случаях справедливую сумму компенсации. Он также указал на необходимость индексации этих сумм в соответствии с инфляцией.

Федеральная палата адвокатов положительно оценила концепцию поправок. Но предложенный Минюстом документ противоречит смыслу постановления КС, которое должен исполнить, считает вице-президент ФПА Михаил Толчеев. В этом постановлении прямо запрещалось привязывать размер компенсации к нормам оплаты труда адвоката по назначению.

Конституционный суд ссылался на свободу договора,  позволяющую адвокату и его доверителю самостоятельно определить размер и порядок оплаты труда представителя. Предложенные Министерством юстиции формулировки не отвечают этим требованиям.

Trade-in

Кушнарев
Илья Михайлович

Руководитель отдела
+7 (8634) 60-99-60  (доб. 123)

Официальный дилер KIA «АвтоПорт-Т» предлагает автовладельцам воспользоваться  программой Trade-in. Что представляет из себя данная программа? Trade-in – это обмен Вашего старого автомобиля на новый с доплатой. Эта программа дает возможность, во-первых, выиграть в финансовом отношении, во-вторых, избавиться от хлопот при продаже старого транспортного средства.

 Преимущества программы Trade-in: 

– Вы экономите свое время. Вам потребуется всего 1,5 часа, чтобы обменять старый автомобиль на новый. Вам нет необходимости думать о том, сколько предстоит сделать, чтобы снять с учета старую машину и поставить на учет новую. Всем этим займется салон. Одна только мысль о том, что не нужно отстаивать кошмарные очереди при снятии-постановке автомобиля на учет и тратить нервы, уже делает систему Трейд-ин безумно привлекательной. Кроме того, у Вас не будет необходимости проводить предпродажную подготовку или какой-либо дополнительный ремонт автомобиля. Сделка происходит «здесь и сейчас»

– Вы обеспечиваете себе финансовую и личную безопасность при взаиморасчетах и передаче своего автомобиля в салон дилера. Вы можете не волноваться о том, что станете жертвой аферистов при покупке нового или продаже старого автомобиля. В салоне вы будете иметь дело с одним и тем же человеком, ответственным за работу с вами.  К тому же вам нет необходимости оперировать крупной суммой денег, если вы твердо настроены в обмен своего нынешнего автомобиля приобрести новый. Вы просто доплатите разницу.

– Возможность покупки в кредит. Сдаваемый Вами автомобиль может служить первым взносом по кредиту. В этом случае для того, чтобы уехать из дилерского центра на новом автомобиле, Вы фактически не несете единовременных затрат. Это очень удобно подавляющему большинству клиентов, имеющих в наличии подержанную машину и желание купить новый автомобиль, но не имеющих наличных денег. Недостающую сумму салон предложит вам оформить в качестве кредита, что опять же экономит массу времени.

– Обменять по программе tradein можно абсолютно любой автомобиль любой марки. 

 Как воспользоваться программой?

– Приехать в автосалон официального дилера KIA «АвтоПорт-Т», где наши специалисты проведут технический осмотр автомобиля, который включает в себя диагностику кузова и лакокрасочного покрытия, детальную проверку узлов и агрегатов автомобиля.

–  Вы получаете профессиональную и честную оценку, а также квалифицированное заключение по состоянию Вашего автомобиля, проведенное нашими специалистами.- По результатам осмотра с Вами будет согласована окончательная цена автомобиля. Оговоренная сумма идет в зачет стоимости нового автомобиля.

Узнать подробности можно по тел. 8 (8634) 60-99-60 или по адресу: Ростовское шоссе, 10

Открыть специальный счет для участия в закупках по 44-ФЗ и 223-ФЗ в ПАО Промсвязьбанк

Открытие и ведение счета

Бесплатно

Внутренние переводы

Бесплатно

Блокировка средств

Бесплатно

Интернет-банк

Бесплатно

Процент на остаток

До 4%

Исправить ошибочный чек – Инструкции и полезные статьи

Если в конце смены прибыль в кассовом отчёте не совпадает с фактическим остатком в кассе, отчёт нужно исправлять. Рассказываем, как это сделать.

В этой статье:

  1. Если не пробили чек
  2. Если пробили чек с ошибкой
  3. Читайте также

Если не пробили чек

Если кассир по какой-либо причине не пробил чек: на точке не было электричества, Эвотор не работал — нужно оформить чек коррекции на каждую операцию или на общую сумму, по которой не было чека(ов).

Зайдите в «Настройки» → «Обслуживание кассы» → «Дополнительные операции». Если продаёте товары или услуги, выберите «Чек коррекции продажи». Если покупаете товары у клиентов, выберите «Чек коррекции покупки».

Выберите оплату наличными.

Введите недостающую сумму.

Выберите тип коррекции.

Укажите причину коррекции.

Составьте документ для налоговой — акт или служебную записку. В документе укажите причину, по которой не пробили чек или каждую позицию товара, если чек коррекции выполняется на общую сумму. На Эвоторе укажите дату документа.

Укажите номер документа.

Подтвердите операцию. Эвотор распечатает чек.

Готово! Вы распечатали чек коррекции.

Если пробили чек с ошибкой

Если кассир неправильно ввёл сумму или выбрал не ту налоговую ставку, то чек коррекции использовать нельзя. Вместо этого нужно оформить возврат, а потом пробить правильный чек. Такой порядок действий рекомендует ФНС (Письмо № ЕД-4-20/[email protected] от 6 августа 2018 г.).

Если покупатель платил картой, возврат и новый чек нужно тоже пробивать по карте. Так как вам не нужно возвращать реальные деньги и проводить платёж повторно, настройте по умолчанию автономный пинпад.

Зайдите в «Настройки» → «Оборудование».

Откройте список пинпадов и напротив автономного пинпада нажмите «По умолчанию».

Оформите чек возврата. На главном экране Эвотора нажмите «Возврат». Найдите чек, который пробили с ошибкой. Выберите товары, которые возвращаете. Нажмите «К возврату».

Пробейте правильный чек.  

Если меняли пинпад по умолчанию, верните рабочие настройки.

 

Готово! Вы исправили ошибочный чек.

Читайте также

Открытие и закрытие смены
Изъятие денег из кассы

Расчет недостающей суммы в собственном капитале

В отчете о прибылях и убытках за 2020 календарный год будет объяснена часть изменения в собственном капитале между балансовыми отчетами на 31 декабря 2019 г. и 31 декабря 2020 г. Другими статьями, которые учитывают изменение капитала собственника, являются вложения собственника. в единоличное предприятие и розыгрыши (или изъятия) собственника. Резюме этих изменений – отчет об изменениях в собственном капитале . Вот отчет об изменениях в собственном капитале за 2020 год при условии, что компания Accounting Software Co.было только восемь транзакций, которые мы рассмотрели ранее.

Пример расчета недостающей суммы

Формат отчета об изменениях в собственном капитале может использоваться для определения неизвестного компонента. Например, если чистая прибыль за 2020 год неизвестна, но вы знаете сумму розыгрыша, а также начальный и конечный остатки собственного капитала, вы можете рассчитать чистую прибыль. (Это может быть необходимо, если компания не имеет полных отчетов о своих доходах и расходах.Продемонстрируем это с помощью новых гипотетических сумм:

Шаг 1.

Собственный капитал на 31 декабря 2019 г. можно рассчитать с помощью уравнения бухгалтерского учета:

Шаг 2.

Собственный капитал на 31 декабря 2020 года также может быть рассчитан:

Шаг 3.

Вставьте в отчет об изменениях в собственном капитале предоставленную информацию и суммы, рассчитанные на шагах 1 и 2:

Шаг 4.

«Промежуточный итог» можно рассчитать, сложив последние два числа в выписке: 94 000 долларов США + 40 000 долларов США = 134 000 долларов США. После этого расчета имеем:

Шаг 5.

Начиная с верхней части заявления, мы знаем, что собственный капитал до начала 2020 года составлял 60 000 долларов, а в 2020 году владелец инвестировал дополнительно 10 000 долларов. В результате у нас есть 70 000 долларов до расчета чистой прибыли. Мы также знаем, что после добавления суммы чистого дохода Промежуточный итог должен составить 134 000 долларов США (Промежуточный итог рассчитан на Шаге 4).Чистая прибыль – это разница между 70 000 и 134 000 долларов. Чистая прибыль должна была составлять 64 000 долларов.

Шаг 6.

Вставьте ранее пропущенную сумму (в данном случае это 64 000 долларов чистой прибыли) в отчет об изменениях в собственном капитале и перепроверьте математические расчеты:

Поскольку утверждение математически верно, мы уверены, что чистая прибыль составила 64 000 долларов США.

Вы можете закрепить то, что вы узнали, используя нашу викторину по уравнению бухгалтерского учета и наш кроссворд по уравнению бухгалтерского учета .

Остальные части этой темы будут иллюстрировать аналогичные операции и их влияние на уравнение бухгалтерского учета, когда компания является корпорацией, а не индивидуальным предпринимателем.

Вменение отсутствующих значений – Обзор

Кэтрин Мельчер, специалист по данным в KNIME, и Розария Силипо, главный специалист по данным в KNIME

Отсутствующие значения встречаются во всех типах наборов данных, от промышленных до академических. Они могут быть представлены по-разному – иногда вопросительным знаком или -999, иногда «н / д» или каким-либо другим специальным числом или символом.Правильное обнаружение и обработка пропущенных значений важны, поскольку они могут повлиять на результаты анализа, а есть алгоритмы, которые не могут их обработать. Итак, каков правильный путь?

Как выбрать правильную стратегию


Два общих подхода к вменению пропущенных значений – это замена всех пропущенных значений либо фиксированным значением, например нулем, либо средним из всех доступных значений. Какой подход лучше?

Давайте посмотрим, как это повлияет на два разных тематических исследования:

  • Пример 1: обнаружение аномалий на основе пороговых значений в данных датчика
  • Пример 2: отчет с агрегированными данными о клиентах

Пример 1: Расчет для обнаружения аномалий на основе порога

В классическом решении на основе пороговых значений для обнаружения аномалий пороговое значение, рассчитанное на основе среднего значения и дисперсии исходных данных, применяется к данным датчика для генерации сигнала тревоги.Если пропущенные значения вменяются фиксированным значением, например ноль, это повлияет на вычисление среднего и дисперсии, используемых для определения порога. Это, вероятно, приведет к неправильной оценке порога срабатывания сигнализации и к дорогостоящим простоям.

Здесь правильным решением является вменение пропущенных значений средним из имеющихся значений.

Пример 2: Расчет агрегированных данных о клиентах

В классическом упражнении по составлению отчетов по данным о клиентах количество клиентов и общий доход для каждой географической области бизнеса необходимо агрегировать и визуализировать, например, с помощью гистограмм. В наборе данных о клиентах отсутствуют значения для тех областей, в которых бизнес еще не начался или не набрал обороты, а клиенты и бизнес еще не зарегистрированы. В этом случае использование среднего значения имеющихся чисел для вменения недостающих значений будет составлять клиентов и выручку там, где нет ни клиентов, ни доходов.

Правильный путь здесь – присвоить пропущенным значениям фиксированное нулевое значение.

В обоих случаях именно наше знание процесса подсказывает нам правильный способ вменения пропущенных значений.В случае данных датчика недостающие значения связаны с неисправностью измерительной машины, и поэтому реальные числовые значения просто не записываются. В случае набора данных о клиентах пропущенные значения появляются там, где еще нечего измерять.

Из этих двух примеров вы уже видите, что не существует панацеи от всех проблем вменения пропущенных значений, и очевидно, что мы не можем дать ответ на классический вопрос: «Какая стратегия является правильной для вменения пропущенных значений для моего набора данных?» Ответ слишком зависит от предметной области и деловых знаний.

Тем не менее, мы можем предоставить обзор наиболее часто используемых методов по адресу:

  • Определить, содержит ли набор данных отсутствующие значения и какого типа,
  • Вписать недостающие значения.

Обнаружение пропущенных значений и их типа


Прежде чем пытаться понять, откуда берутся пропущенные значения и почему, нам нужно их обнаружить. Обычные кодировки отсутствующих значений: н / д, NA, -99, -999,?, Пустая строка или любой другой заполнитель.Когда вы открываете новый набор данных без инструкций, вам необходимо определить, использовались ли какие-либо такие заполнители для представления отсутствующих значений.

Гистограммы – отличный инструмент для поиска символа-заполнителя, если таковой имеется.

  • Для числовых значений во многих наборах данных используется значение, удаленное от распределения данных, для представления отсутствующих значений. Классический – -999 для данных в положительном диапазоне. На рисунке 1 гистограмма показывает, что большинство данных в диапазоне [3900-6600] хорошо распределены по Гауссу.Маленькая полоса слева около -99 выглядит довольно смещенной по сравнению с остальными данными и может быть кандидатом на номер заполнителя, используемый для обозначения отсутствующих значений.
  • Обычно для номинальных данных легче распознать заполнитель для пропущенных значений, поскольку строковый формат позволяет нам написать некоторую ссылку на пропущенное значение, например «неизвестно» или «N / A». Гистограмма также может нам помочь. Для номинальных данных ячейки с неподходящими значениями могут быть индикатором пропущенного значения-заполнителя.

Рисунок 1: Гистограммы – отличный инструмент для определения символа-заполнителя для пропущенных значений. В этом примере мы видим, что большинство значений попадают в диапазон от 3900 до 6600. Значение -99 выглядит довольно смещенным и в этом случае может быть заполнителем для пропущенных значений.

Этот шаг для обнаружения символов-заполнителей / чисел, представляющих пропущенные значения, относится к фазе исследования данных перед началом анализа. После обнаружения этого символа-заполнителя для пропущенных значений и до реального анализа пропущенное значение должно быть отформатировано должным образом в соответствии с используемым инструментом обработки данных.

Интересное академическое упражнение состоит в уточнении типа пропущенных значений. Отсутствующие значения обычно подразделяются на три разных типа [1] [2].

  • Отсутствует полностью случайно (MCAR)
    Определение: Вероятность отсутствия экземпляра не зависит от известных значений или самого отсутствующего значения.
    Пример : Таблица данных была напечатана без пропущенных значений, и кто-то случайно уронил на нее немного чернил, так что некоторые ячейки больше не читаются [2].Здесь мы можем предположить, что недостающие значения имеют то же распределение, что и известные значения.
  • Случайно отсутствует (MAR)
    Определение: Вероятность отсутствия экземпляра может зависеть от известных значений, но не от самого отсутствующего значения.
    Датчик Пример: В случае датчика температуры отсутствие значения не зависит от температуры, но может зависеть от некоторых других факторов, например, от заряда батареи термометра.
    Пример опроса: Независимо от того, отвечает ли кто-нибудь на вопрос – например, о возрасте – в опросе не зависит от самого ответа, но может зависеть от ответа на другой вопрос, например, пол женский.
  • Случайно не пропадает (NMAR)
    Определение : вероятность отсутствия экземпляра может зависеть от значения самой переменной.
    Пример датчика: В случае датчика температуры датчик не работает должным образом, когда температура ниже 5 ° C.
    Пример опроса: Независимо от того, отвечает ли кто-нибудь на вопрос – например, количество больничных дней – в опросе зависит от самого ответа – как это может быть для некоторых людей с избыточным весом.

Только знание процесса сбора данных и деловой опыт могут сказать, относятся ли найденные нами отсутствующие значения к типу MAR, MCAR или NMAR.

В этой статье мы сосредоточимся только на типах пропущенных значений MAR или MCAR. Вписать пропущенные значения NMAR сложнее, поскольку необходимо учитывать дополнительные факторы только к статистическим распределениям и статистическим параметрам.

Различные методы обработки пропущенных значений


Многие методы, предложенные на протяжении многих лет для обработки пропущенных значений, можно разделить на две основные группы: удаление и вменение .

Методы удаления


Существует три распространенных подхода к удалению: удаление по списку, попарное удаление и удаление объектов.

  • Удаление по списку: Удалите все строки, в которых отсутствует одно или несколько значений.
  • Парное удаление: Удалите только строки с пропущенными значениями в столбцах, используемых для анализа. Этот метод рекомендуется использовать только в том случае, если отсутствуют данные MCAR.
  • Функции отбрасывания: Удалить целые столбцы с большим количеством пропущенных значений, чем заданный порог, например 60%.

Рисунок 2: Слева таблица с пропущенными значениями, где в анализе используются только F1, F2 и F3. Справа – итоговая таблица после применения различных методов удаления.

Методы вменения


Идея метода вменения заключается в замене пропущенных значений другими разумными значениями. Поскольку вы всегда теряете информацию при использовании метода удаления при отбрасывании либо выборок (строк), либо целых функций (столбцов), вменение часто является предпочтительным подходом.

Многие методы вменения можно разделить на две подгруппы: одиночное вменение или множественное вменение .

В одиночном вменении генерируется одно / одно значение вменения для каждого из отсутствующих наблюдений. Вмененное значение рассматривается как истинное значение, игнорируя тот факт, что ни один метод вменения не может предоставить точное значение. Следовательно, единичное вменение не отражает неопределенности пропущенных значений.

В множественном вменении генерируется множество вмененных значений для каждого из пропущенных наблюдений. Это означает, что создается множество полных наборов данных с разными вмененными значениями. Анализ (например, обучение линейной регрессии для прогнозирования целевого столбца) выполняется для каждого из этих наборов данных, и результаты опрашиваются.Создание множественных вменений, в отличие от единичных вменений, объясняет статистическую неопределенность вменений [3] [4].

Единичное вложение


Большинство методов вменения – это методы единственного вменения, следующие трем основным стратегиям: замена существующими значениями, замена статистическими значениями и замена предсказанными значениями. В зависимости от значений, используемых для каждой из этих стратегий, мы получаем методы, которые работают только с числовыми значениями, и методы, которые работают как с числовыми, так и с номинальными столбцами. Эти методы кратко описаны в таблице 1 и объяснены ниже.

Замена на: Только числовые характеристики Числовые и номинальные характеристики
Существующие значения Минимум / Максимум предыдущий / следующий / фиксированный
Статистические значения (округленное) Среднее / Медиана / Скользящее среднее, Линейная / Средняя Интерполяция Наиболее частые
Прогнозируемые значения Алгоритмы регрессии Алгоритмы регрессии и классификации, k-ближайшие соседи
Таблица 1: Методы однократного вменения только для числовых признаков, а также для числовых и номинальных признаков, основанные на существующих значениях, статистических показателях и прогнозируемых значениях.

Фиксированное значение

Вменение фиксированного значения – это общий метод, который работает для всех типов данных и заключается в замене отсутствующего значения фиксированным значением. В примере с агрегированным клиентом, который мы упоминали в начале этой статьи, используется вменение фиксированного значения для числовых значений. В качестве примера использования вменения фиксированного значения для номинальных характеристик вы можете вменять отсутствующие значения в обследовании с помощью «не ответил».

Минимальное / максимальное значение

Если вы знаете, что данные должны соответствовать заданному диапазону [минимум, максимум], и если вы знаете из процесса сбора данных, что измерительная система прекращает запись и сигнал выходит за пределы одной из таких границ, вы можете использовать минимум диапазона или максимум в качестве значения замены для отсутствующих значений.Например, если при денежном обмене была достигнута минимальная цена и процесс обмена был остановлен, отсутствующая денежная обменная цена может быть заменена минимальным значением границы обмена, установленного законом.

(округленное) Среднее / среднее значение / скользящее среднее

Другими распространенными методами вменения числовых признаков являются вменение среднего, округленного среднего или медианного вменения. В этом случае метод заменяет отсутствующее значение средним, округленным средним или средним значением, вычисленным для этого объекта во всем наборе данных.В случае большого количества выбросов в вашем наборе данных рекомендуется использовать медианное значение вместо среднего.

Наиболее частое значение

Другой распространенный метод, который работает как для числовых, так и для номинальных характеристик, использует наиболее частое значение в столбце для замены отсутствующих значений.

Предыдущее / следующее значение

Существуют специальные методы вменения для временных рядов или упорядоченных данных. Эти методы учитывают сортированный характер набора данных, где близкие значения, вероятно, более похожи, чем отдаленные.Обычный подход для вменения пропущенных значений во временные ряды заменяет следующее или предыдущее значение на пропущенное значение во временном ряду. Этот подход работает как для числовых, так и для номинальных значений.

Линейная / средняя интерполяция

Аналогично вменению предыдущего / следующего значения, но применимо только к числовым значениям, используется линейная или средняя интерполяция, которая вычисляется между предыдущим и следующим доступным значением и заменяет отсутствующее значение.Конечно, как и для всех операций с упорядоченными данными, важно заранее правильно отсортировать данные, например в соответствии с меткой времени в случае данных временного ряда.

K Ближайшие соседи

Идея здесь состоит в том, чтобы найти k ближайших выборок в наборе данных, где значение в соответствующем объекте не отсутствует, и взять значение признака, наиболее часто встречающееся в группе, в качестве замены отсутствующего значения.

Прогноз недостающего значения

Другой распространенный вариант для однократного вменения – это обучение модели машинного обучения прогнозированию значений вменения для признака x на основе других признаков. Строки без пропущенных значений в функции x используются в качестве обучающего набора, а модель обучается на основе значений в других столбцах. Здесь мы можем использовать любую модель классификации или регрессии, в зависимости от типа данных функции. После обучения модель применяется ко всем выборкам с отсутствующим значением признака, чтобы предсказать его наиболее вероятное значение.

В случае пропущенных значений в более чем одном столбце признаков, все пропущенные значения сначала временно вменяются с помощью базового метода вменения, например.г. среднее значение. Затем значения для одного столбца снова сбрасываются. Затем модель обучается и применяется для заполнения недостающих значений. Таким образом, одна модель обучается для каждой функции с пропущенными значениями, пока все пропущенные значения не будут вменены моделью.

Множественное вменение


Множественное вменение – это метод вменения, основанный на статистике. Недостаток методов единого вменения состоит в том, что они не учитывают неопределенность вмененных значений. Это означает, что они распознают вмененные значения как фактические, не принимая во внимание стандартную ошибку, что приводит к смещению результатов [3] [4].

Подход, который решает эту проблему, заключается в множественном вменении, при котором для каждого пропущенного значения создается не один, а множество вменений. Это означает многократное заполнение пропущенных значений, создание нескольких «полных» наборов данных [3] [4].

Был разработан ряд алгоритмов для множественного вменения. Одним из хорошо известных алгоритмов является множественное вычисление по цепочному уравнению (MICE).

Множественный исчисление цепными уравнениями (MICE)

Множественный расчет по цепным уравнениям (MICE) – это надежный и информативный метод работы с отсутствующими значениями в наборах данных. MICE работает в предположении, что отсутствующие данные отсутствуют случайно (MAR) или отсутствуют полностью случайно (MCAR) [3].

Процедура является расширением процедуры единственного вменения за счет «прогнозирования отсутствующих значений» (см. Выше): это шаг 1. Однако в процедуре MICE есть два дополнительных шага.

Шаг 1: Это процесс, аналогичный процедуре вменения путем «Прогнозирования отсутствующих значений» для подмножества исходных данных. Одна модель обучена предсказывать недостающие значения в одной функции, используя другие функции в строке данных в качестве независимых переменных для модели. Этот шаг повторяется для всех функций. Это цикл или итерация.

Шаг 2: Шаг 1 повторяется k раз, каждый раз используя самые последние вменения для независимых переменных, пока не будет достигнута сходимость.Чаще всего достаточно k = 10 циклов.

Шаг 3: Весь процесс повторяется N раз для N различных случайных подмножеств. Результирующие N моделей будут немного отличаться и будут давать N немного разных прогнозов для каждого пропущенного значения.

Анализ, например обучение линейной регрессии для целевой переменной теперь выполняется для каждого из N окончательных наборов данных. Наконец, результаты объединяются, часто это также называется объединением.

Это дает более надежные результаты, чем при однократном вменении.Конечно, оборотной стороной такой надежности является увеличение вычислительной сложности.

Сравнение методов вменения


Многие методы вменения. Какой выбрать?

Иногда мы уже должны знать, какова наилучшая процедура вменения, основываясь на наших знаниях о бизнесе и процессе сбора данных. Иногда, однако, мы понятия не имеем, поэтому просто пробуем несколько разных вариантов и смотрим, какой из них работает лучше всего.

Чтобы определить «лучший», нам нужна задача.Процедура, которая обеспечивает наилучшую производительность в отношении нашей указанной задачи, является той, которая работает «лучше всего». И это именно то, что мы пытались сделать в этой статье: определить задачу, определить меру успеха для задачи, поэкспериментировать с несколькими различными процедурами вменения пропущенных значений и сравнить результаты, чтобы найти наиболее подходящую.

Давайте ограничим наше исследование задачами классификации. Мерилом успеха будут точность и Каппа Коэна предсказаний модели.Точность – это четкая мера успеха задачи в случае наборов данных со сбалансированными классами. Однако Каппа Коэна, хотя и труднее читается и интерпретируется, представляет собой лучший показатель успеха для наборов данных с несбалансированными классами.

Мы реализовали две задачи классификации, каждая из которых относится к выделенному набору данных:

  • Прогнозирование оттока в наборе данных прогнозирования оттока (3333 строки, 21 столбец)
  • Прогноз дохода по набору данных о доходах переписи (32561 строки, 15 столбцов)

Для обеих задач классификации мы выбрали простое дерево решений, обучили на 80% исходных данных и протестировали на оставшихся 20%.Дело здесь в том, чтобы сравнить эффекты различных методов вменения, наблюдая за возможным улучшением характеристик модели при использовании одного метода вменения, а не другого.

Мы повторили каждую задачу классификации четыре раза: для исходного набора данных и после введения 10%, 20% и 25% пропущенных значений типа MCAR для всех входных функций. Это означает, что мы случайным образом удалили значения из набора данных и преобразовали их в отсутствующие значения.

Каждый раз мы экспериментировали с четырьмя различными методами вменения пропущенных значений (рис.3).

  • Удаление : удаление по списку (синий)
  • 0 вменение : вменение фиксированного значения с нулем (оранжевый)
  • Среднее – наиболее частое : Среднее значение для числовых значений и наиболее частое вменение значений для номинальных значений (зеленый)
  • Linear regr – kNN : Прогноз недостающего значения с линейной регрессией для числовых значений и kNN для номинальных значений (красный)

На рис. 3 сравниваются точности и Каппа Коэна деревьев решений после применения четырех выбранных методов вменения к исходному набору данных и к версиям с искусственно вставленными пропущенными значениями.


Рисунок 3: Точности (слева) и Каппы Коэна (справа) моделей дерева решений, обученных по двум различным задачам классификации, после применения четырех выбранных подходов вменения к исходным наборам данных и их вариаций со случайным образом вставлены отсутствующие значения.

Для трех из четырех методов вменения мы видим общую тенденцию: чем выше процент пропущенных значений, тем ниже точность и, конечно, Каппа Коэна.Исключение составляет метод удаления (синие линии).

Кроме того, мы не видим явного подхода победителя. Это подтверждает наше утверждение о том, что лучший метод вменения зависит от варианта использования и данных.

Набор данных оттока – это набор данных с несбалансированным оттоком классов, где класс 0 (не перемешивание) намного больше, чем класс 1 (перемешивание). Списочное удаление приводит к очень маленьким наборам данных и делает невозможным обучение осмысленной модели. В этом примере мы получаем только одну строку в тестовом наборе, которая случайно предсказана правильно (синяя линия).Это объясняет стопроцентную точность и отсутствие Каппы Коэна.

Все другие методы вменения дают более или менее одинаковую эффективность для дерева решений для всех вариантов набора данных как с точки зрения точности, так и с точки зрения Каппы Коэна. Однако наилучшие результаты дает подход прогнозирования пропущенных значений с использованием линейной регрессии и kNN.

Набор данных о доходах переписи – это более крупный набор данных по сравнению с набором данных прогнозирования оттока, где два класса дохода, <= 50K и> 50K, также несбалансированы.Графики на рисунке 3 показывают, что среднее и наиболее частое вменение превосходит метод прогнозирования пропущенных значений, а также вменение 0 с точки зрения точности и Каппы Коэна. В случае метода удаления результаты для набора данных переписи нестабильны и зависят от подмножеств, полученных в результате удаления по списку. В используемой здесь настройке удаление (синяя линия) улучшает производительность для небольшого процента отсутствующих значений, но приводит к снижению производительности для 25% или более отсутствующих значений.

Приложение для сравнения


Приложение для сравнения всех описанных методов и создания диаграмм на рис. 3 было разработано с использованием платформы KNIME Analytics Platform (рис. 4).

Здесь цикл перебирает четыре варианта наборов данных: с отсутствующими значениями 0%, 10%, 20% и 25%. На каждой итерации каждая из двух ветвей цикла реализует одну из двух задач классификации: прогноз оттока или прогноз дохода. В частности в каждом филиале:

  • Считывает набор данных и добавляет в него недостающие данные в процентах, заданных для этой итерации цикла.
  • Произвольно разделяет данные в пропорции 80% -20% для обучения и тестирования дерева решений для выбранной задачи.
  • Подсчитывает недостающие значения в соответствии с четырьмя выбранными методами, а также обучает и тестирует дерево решений.
  • Вычисляет точность и каппу Коэна для различных моделей.

После этого две ветви цикла объединяются, и узел Loop End собирает результаты производительности различных итераций, прежде чем они будут визуализированы с помощью компонента

«Визуализировать результаты».

Рисунок. 4. Рабочий процесс использует цикл для случайной замены 10%, 20% и 25% значений пропущенными значениями. На каждой итерации пропущенные значения рассчитываются с использованием четырех различных подходов. После этого дерево решений обучается и применяется к каждому из вариантов набора данных, и, наконец, визуализируется производительность для различных итераций.

Компонент под названием «Подсчитать отсутствующие значения и обучить и применить модели» является здесь одним из наиболее интересных. Его содержание показано на рисунке 5: Четыре ветви, как и следовало ожидать, по одной для каждого метода вменения.

Три верхние ветви реализуют списочное удаление («удаление»), вменение фиксированного значения с нулем («вменение 0»), вменение статистической меры с использованием среднего для числовых признаков и наиболее частого значения для номинальных признаков («Среднее – наиболее часто встречающееся»). »).

Последняя ветвь реализует вменение прогнозируемого пропущенного значения с использованием линейной регрессии для числовых признаков и kNN для номинальных признаков («линейная регенерация – kNN»).


Рис. 5: Внутри компонента «Подсчитать отсутствующие значения, а также обучить и применить модели» с использованием мощного узла «Отсутствующие значения» для вменения, а также линейной регрессии, kNN и MICE.

Давайте закончим несколькими словами, чтобы описать узел “Недостающее значение”, простой, но эффективный.Узел «Недостающее значение» предлагает большинство представленных методов единичного вменения (недоступны только подход kNN и прогнозная модель). Здесь вы можете вменять отсутствующие значения в соответствии с выбранной стратегией для всех наборов данных или столбец (объект) по столбцу (объекту).


Рисунок 6. Окно конфигурации узла Missing Value. На первой вкладке можно определить метод вменения по умолчанию для каждого типа данных для всего набора данных, а на второй вкладке – для каждого столбца.

Множественный расчет в платформе KNIME Analytics


В рабочем процессе «Сравнение методов обработки отсутствующих значений», показанном выше, мы увидели, как различные методы единого вменения могут применяться в платформе KNIME Analytics Platform. И было бы очевидно, что можно построить цикл для реализации подхода множественного вменения с использованием алгоритма MICE. Одно из преимуществ KNIME Analytics Platform заключается в том, что нам не нужно изобретать велосипед, но мы можем легко интегрировать алгоритмы, доступные в Python и R.

Пакет «мышей» в R позволяет вам импутировать смеси непрерывных, двоичных, неупорядоченных категориальных и упорядоченных категориальных данных и выбирать из множества различных алгоритмов, создавая множество полных наборов данных. [5]

В Python функция «IterativeImputar» была вдохновлена ​​алгоритмом MICE. Он выполняет ту же циклическую процедуру многократного перебора разных столбцов, но создает только один вмененный набор данных. Используя разные случайные начальные числа, можно создать несколько полных наборов данных.[6]

В целом, все еще остается нерешенной проблема, насколько полезно однократное или множественное вменение в контексте прогнозирования и классификации, когда пользователь не заинтересован в измерении неопределенности из-за пропущенных значений.

Рабочий процесс «Множественное вменение отсутствующих значений» на рисунке 7 показывает пример множественного вменения с использованием пакета R «mice» для создания пяти полных наборов данных.


Рисунок 7. В этом рабочем процессе используется пакет R «мыши» для выполнения множественного вменения.Затем анализ выполняется для каждого полного набора данных с использованием платформы KNIME Analytics.

Рабочий процесс считывает набор данных переписи после того, как 25% значений входных объектов были заменены пропущенными значениями. В узле фрагмента R загружается пакет R «mice», который применяется для создания пяти полных наборов данных. Кроме того, к каждой строке добавляется индекс, определяющий различные полные наборы данных.

На следующем этапе цикл обрабатывает различные полные наборы данных, обучая и применяя дерево решений на каждой итерации.В последней части рабочего процесса прогнозируемые результаты опрашиваются путем подсчета того, как часто прогнозируется каждый класс, и извлечения большинства прогнозируемых классов. Наконец, результат оценивается с помощью узла Scorer. На вмененном наборе данных Iris «мыши» модель достигла точности 83,867%. Для сравнения, единичные методы вменения достигли точности от 77% до 80% в наборе данных с 25% пропущенных значений.

Подведение итогов


Во всех наборах данных отсутствуют значения.Необходимо знать, как с ними бороться. Должны ли мы полностью удалить строки данных или заменить отсутствующее значение каким-то разумным значением?

В этом сообщении блога мы описали некоторые общие методы, которые можно использовать для удаления и вменения пропущенных значений. Затем мы реализовали четыре наиболее репрезентативных метода и сравнили влияние четырех из них с точки зрения производительности на две разные задачи классификации с прогрессивным числом пропущенных значений.

Подводя итог, можно сделать следующие выводы.

Осторожно используйте удаление по списку («удаление»), особенно для небольших наборов данных. При удалении данных вы удаляете информацию. Не во всех наборах данных есть лишняя информация! Мы видели этот драматический эффект в задаче прогнозирования оттока.

При использовании вменения фиксированного значения вам необходимо знать, что это фиксированное значение означает в области данных и в бизнес-задаче. Здесь вы вводите в данные произвольную информацию, которая может искажать прогнозы окончательной модели.

Если вы хотите вменять отсутствующие значения без предварительной информации, трудно сказать, какой метод вменения работает лучше всего, поскольку он сильно зависит от самих данных.

Небольшой последний отказ от ответственности в заключение. Все полученные здесь результаты относятся к этим двум простым задачам, к относительно простому дереву решений и к небольшим наборам данных. Те же результаты могут не иметь место для более сложных ситуаций.

В конце концов, ничто не может сравниться с предварительным знанием задачи и процесса сбора данных!


Артикул:

[1] Питер Шмитт, Йонас Мандель и Микаэль Гедж, «Сравнение шести методов вменения недостающих данных», Биометрия и биостатистика
[2]] М. Р. Бертольд, К. Боргельт, Ф. Хеппнер, Ф. Клавонн, Р. Силипо, «Руководство по интеллектуальной науке о данных», Springer, 2020,
[3] Лисса Дж. Азур, Элизабет А. Стюарт, Константин Франгакис и Филип J. Leaf 1, «Множественное вменение с помощью связанных уравнений: что это такое и как это работает?» Ссылка: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3074241/
[4] Шахидул Ислам Хан, Абу Сайед М.Д. Латифул Хок, «SICE: улучшенная методика вменения недостающих данных», Ссылка: https : //link.springer.com/content/pdf/10.1186 / s40537-020-00313-w.pdf
[5] Документация Python. Ссылка: https://scikit-learn.org/stable/modules/impute.html
[6] Набор данных о доходах переписи: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Census+Income


Связанный:

недостающая сумма – испанский перевод – Linguee

Уведомление

[…] указать t h e недостающую сумму .

wipo.int

En la notificacin se

[. ..] especi fi автомобиль el import po r pagar .

wipo.int

(b) T h e недостающая сумма m a y должна быть оплачена Ведомством происхождения или […]

заявителем в течение трех месяцев с даты

[…]

уведомление Международного бюро.

wipo.int

b) L a Oficina d e origen

[…] o el solicitante puede n abona r e l import p end iente d e pago […]

en los tres meses siguientes a la fecha

[…]

de notificacin por la Oficina Internacional.

wipo.int

В уведомлении указывается t h e недостающая сумма .

wipo.int

En la notificacin

[…] se es pe cifi car l a cantidad p en dien te d e pago .

wipo.int

Сотрудник хочет

[…] получить t h e недостающее количество i m me скорее […]

, чем дождаться следующего регулярного расчета заработной платы.

help.sap.com

El empleado prefiere

[…] recib ir el import que falta inmed ia tamente, […]

antes que esperar hasta el siguiente procedure de clculo de nmina normal.

help.sap.com

Исправление даты ввода запускает прогон корректировки расчета заработной платы, чтобы убедиться, что

[…] работник получает т h e недостающую сумму a s задолженность .

help.sap.com

La Modificacin de la fecha de alta

[…]

lanza un processso de correccin de la nmina para garantizar que el

[. ..] emplea до reci ba el import re sta nte c om o pago […]

задний.

help.sap.com

Если t h e недостающая сумма i s n не выплачена в течение […]

три месяца с даты уведомления о нарушении со стороны International

[…]

, международная заявка считается аннулированной, и Международное бюро уведомляет соответствующим образом и одновременно Ведомство происхождения и заявителя.

wipo.int

S i e se import no se ab ona e n el plazo […]

de tres meses a partir de la fecha en que la Oficina Internacional haya notificado

[…]

la irregularidad, la solicitud internacional se dar por CANandonada y la Oficina Internacional notificar en conscuencia y al mismo tiempo a la Oficina de origen y al solicitante.

wipo.int

74.01 Если сумма полученного вознаграждения меньше суммы вознаграждения

[…]

, Международное бюро уведомит как держателя, так и

[…] представитель, если таковой имеется, и укажите t h e недостающую сумму .

wipo.int

74.01 Si la cuanta de las tasas percibidas es inferior a la cuanta de las tasas exigidas para la repairacin, la Oficina

[…]

Internacional lo notificar tanto al titular como al mandatario, si l o

[…] hubiere , y es pecif ica r la cantidad pe nndi ent e de pa go.

wipo.int

В этом случае метод начисления амортизации “G”

[…] гарантирует, что t h e недостающее количество i s a автоматически [. ..]

составили в следующем году.

help.sap.com

Cuando esto sucede, el mtodo de amortizacin “G” se

[…] asegu ra de que el import pe rdido se com pe nsa automticamente […]

en el ao siguiente.

help.sap.com

Кроме того, для этого периода запускается обратный учет, чтобы убедиться, что

[…] работник получает т h e недостающая сумма w h en фонд заработной платы составляет […]

следующий исполнен.

help.sap.com

Adems, начало действия по пункту

[…]

este perodo para garantizar que el

[…] empleado reci ba el import restante cua nndo s e ejecute […]

el siguiente clculo de nmina.

help.sap.com

Чтобы гарантировать, что t h e недостающая сумма f o r период с [. ..]

с 01.07.98 по 15.07.98 выплачивается, расчет заработной платы необходимо повторить для

[…]

этого сотрудника, используя 01.07.98 в качестве даты начала.

help.sap.com

Para garantizar qu e se p aga el import qu e fa lta de l perodo […]

от 01.07.98 до 15.07.98, debe Repetirse el clculo

[…]

de la nmina de este empleado utilizando 01.07.98 como fecha de alta.

help.sap.com

Система SAP R / 3 вычисляет

[…] соответствующая форвардная ставка, вводится t h e недостающая сумма d e ta ils и любые недостающие данные транзакции.

help.sap.com

El Sistema R / 3 de SAP Расчет стоимости

[…]

plazo correiente, представьте la

[…] informacin qu e falta s o bre e l import y cual qu ier tipo de datos variables qu e falten .

help.sap.com

Если энергии, содержащейся в отработанном воздухе, уже недостаточно, t h e недостающее количество o f r необходимое тепло добавляется за счет встроенного тепла рассола HAUTEC насос.

hautec.eu

Cuando esta energa no es suficiente para sostener estos dos sistemas, entonces esta дефицитная эс компенсация кон ла аюда де ла бомба де калора agua glicolada HAUTEC.

hautec.eu

Клиенты, владеющие капиталом в виде настоящей квартиры, успеют ее продать

[…] и собрать т ч e недостающую сумму .

apartamentymurano.пл

Los clientes que tienen su capital en forma de Antigua vivienda obtienen suficiente tiempo para venderla y

[…] получить ne ro qu e l es falta .

apartamentymurano.pl

В этом отношении удивительно, что в процессе алхимической обработки содержание токсичной сурьмы в

[…]

оставшееся твердое вещество уменьшается примерно до

[…] 60%, и th i s недостающее количество c a nn не найдено […]

в экстрагированных настойках.

worldteachertrust.org

Respecto a esto, es asombroso que en el curso del processingamiento alqumico, el contenido txico del antimonio en

[…]

la sustancia slida que queda se ha reducido en un

[…] 60% год к году rt e qu e falta t ampo co se halla en […]

las tinturas extradas.

worldteachertrust.org

В данном случае

[…] клиент может заплатить т ч e недостающая сумма i n c зола; “смешанный” […] Таким образом, выплата

совершена.

holtkamp.de

En este caso el

[…] клиент pu ed e pag ar la cantidad re sta nte e n efectivo […]

у моря, на берегу моря, на мысе “Mixto”.

holtkamp.de

а . Отсутствует a si gnifi ca n t количество o f w ork

pioneercredit.com

а. El tiempo que falta al t ra bajo

pioneercredit.com

Как было показано в предыдущих пунктах 1.3, 1.4, 1.5, текст отзыва n i s отсутствует s u ff ic ie n t сумма o f e доказательства того, что такие изменения необходимы или необходимы.

eur-lex.europa.eu

Como se demostr para los puntos anteriores 1.3, 1.4 y 1.5, el texto del dicta me n carece d e pruebas suficientes que corroboren la necesidad de estos cambios.

eur-lex.europa.eu

74.04 Если выплаченная сумма недостаточна, держатель может вместо уплаты т h e недостающая сумма , a sk для некоторых из указанных Договаривающихся сторон опущено, тем самым уменьшая причитающуюся сумму.

wipo.int

74.04 Si la cuanta abonada es insuficiente, en lugar de abonar el monto restante, el titular podr solicitar que se omitan algunas de las Partes Contratantes designadas, сокращенно до la cantidad pagadera.

wipo.int

Когда подросток или

[…] маленький ребенок go e s отсутствует , a hu g e количество o f a ttention дано […]

к корпусу.

alex-humphrey.co.uk

Cuando un adolescente o un nio

[…] pequeo v a a faltar, una e or me cantidad de at enci n se da […]

al caso.

alex-humphrey.co.uk

Однако, даже если данные о поездках в недостающих отчетах не принимаются во внимание,

[…]

картинка кардинально не меняется,

[…] в основном потому, что t h e отсутствует r e po rts представляет собой sa m e количество o f j наши (около […]

20%) как в период 1997-1998 гг., Так и в 1999-2002 гг.

eur-lex.europa.eu

Sin embargo, aun cuando no se tengan en cuenta los datos sobre viajes de los informes no presentados, el Panorama no cambiaraddalemente, debido

[…]

mainmente al hecho de qu e los i nf ormes no

[…] Presentados представляет nt an la mi sma cantidad de через jes (alrededor d e 20%) […]

танто и перодо

[…]

1997-1998 como en el perodo 1999-2002.

eur-lex.europa.eu

В частности, он сослался на прецедентную практику Европейского суда по правам человека, согласно которой страдания, причиненные преступлением

[…]

отказ предоставить членам семьи информацию по номеру

[…] судьба t he i r отсутствует r e la tives c a n сумма t o i гуманное обращение.

daccess-ods.un.org

el Tribunal Europeo de Derechos Humanos, conforme a la cual el sufrimiento causado por

[…]

la negativa informar a los familiares sobre la suerte

[…] de su s parie nte s desaparecidos p или эквивалент trat или inhumano.

daccess-ods.un.org

Ты можешь хорошо

[…] представьте, что 3 c l отсутствует i n 1 0 миллионов бот tl e s сумма t o a сэкономлено несколько литров!

загрузки.industrial.omron.eu

E l qu e falten 3 cl e n 10 millones de botel la s supone u n ahorro de […]

muchos litros!

загрузокs.industrial.omron.eu

Если ваше присутствие в Интернете не обеспечивает профессионального и заслуживающего доверия имиджа, и это вы

[…]

не может быть распознано крупными поисковыми системами, тогда шансы

[…] У вас есть l b e отсутствует o u t на al ar g e сумма o f b usiness.

nexonta.com

Si su presencia en lnea no proporciona una imagen profesional y confiable y que

[…]

no puede ser reconocido por motores de bsqueda que entonces

[…] es prob ab le qu e s e perdiendo u na g run cantidad de ne goci os .

nexonta.com

Страны

[…] поэтому просят минимизировать t h e количество из отсутствует d a ta , при необходимости отправив сметы.

eur-lex.europa.eu

Por tanto, se solicita a los pases que

[…] Minimum ic en e l nmero d e datos q ue faltan , s i es pr eciso mediant e презентация и стимуляторов.

eur-lex.europa.eu

Ссылаясь на щедрые взносы, полученные в прошлом для финансовой части новой системы, он выразил сильную надежду, что

[…]

государств-членов будет

[…] в состоянии внести относительно ма л л сумма ( $ 1. 5- 2 миллиона долларов) s ti л л отсутствует f o r полная реализация человеческого […]

ресурсной части.

unesdoc.unesco.org

Refirindose a las generosas contribuciones recibidas en el pasado para la parte financiera del nuevo sistema, expres su encarecido deseo

[…]

de que los Estados

[…] Miembros a po rtase nl a cantidad r ela tivam en te pequea (en tr e 1,5 y 2 mil lo nes de d la res) que faltaba an para l a plena […]

aplicacin de la parte

[…]

correiente a los recursos humanos.

unesdoc.unesco.org

Захватывается только часть активности, которая происходит между сотрудниками и приложениями.

[…]

при традиционной регистрации – это означает, что

[…] a signifi ca n t сумма o f p возможное свидетельство e i s отсутствует f r om ваши расследования.

attachmate.nl

Slo una fraccin de la actividad que se productions Entre empleados y aplicaciones se captura mediante los registros

[…]

tradicionales, lo que miga que en

[…] sus investi ga cione s s s e pierde una cantidad si gni ficat iv a de evidencias […]

потенции.

атташе.es

T h e количество из отсутствует i n fo Размер варьируется от одного […]

флот в другой.

iccat.int

L имеет важное значение e l и имеет значение для rmaciones […]

vara en funcin de la flota.

iccat.int

Использование многокомпонентных фортификаторов не относится к

[…]

могут быть связаны с побочными эффектами, хотя общее количество младенцев

[…] изучено и l ar g e количество из отсутствует d a ta снижает уверенность […]

в этом заключении.

www2.cochrane.org

El uso de fortificantes de components mltiples parece no estar relacionado con los

[…]

рекламных объявления efectos; sin embargo, el nmero до tal de lactantes que fueron

[…] estudiados y la g run cantidad de da tos faltantes красный uce n el g rado de […]

confianza en esta summary.

www2.cochrane.org

Можно также возразить, что провинция Бургенланд могла решить проблему ликвидности,

[…]

если считается

[…] значительный, путем выпуска дополнительных облигаций в t h e сумма o f t h e отсутствует l i qu idity, как и в случае с […]

GRAWE, выполнив дополнительные 380 миллионов евро.

eur-lex.europa.eu

Se puede argumentar tambin que el Estado federado de Burgenland podra haber resuelto el проблема де ликидес, si en su opinin era esencial,

[…]

emitiendo emprstitos

[…] adicionales p или el valor de la liquid ez que faltaba, com или hizo en el caso de GRAWE mediante la contribucin […]

de los 380 millones EUR adicionales.

eur-lex.europa.eu

Объем в наличии

[…] для износа, следовательно, больше на t h e количество o f t h e отсутствует r i ве т голов.

schaeffler.es

Al no haber una cabe za del re mache hay ms volumen de desgaste disponible.

schaeffler.es

Калькулятор заполнения пустых полей – Онлайн-программа поиска пропущенных чисел

Поиск инструмента

Калькулятор недостающих чисел

Инструмент / Решатель для поиска недостающего числа / заполнения пробелов головоломок / уравнений (сложение, вычитание, умножение, деление)

Результаты

Калькулятор пропущенных чисел

– dCode

Теги: Числовые игры, Арифметика

Поделиться

dCode и другие

dCode является бесплатным, а его инструменты являются ценным подспорьем в играх, математике, геокэшинге, головоломках и задачах, которые нужно решать каждый день!
Предложение? обратная связь? Жук ? идея ? Запись в dCode !

Поиск недостающих цифр

Найдите x в решателе уравнений

Программа решения отсутствующих цифр не является средством решения уравнений, она только ищет недостающие цифры от 0 до 9.В других случаях используйте специальный инструмент:

.

Ответы на вопросы (FAQ)

Как решить расчет с пробелами?

Вычисление с пробелами, например сложение, вычитание, умножение или деление, – это математическое упражнение, которое включает в себя поиск недостающих чисел и цифр.

Решение вычисления с операторами и пропущенными цифрами аналогично шифрованию и использует вычитание и извлечение частей вычисления.

Пример: Упражнение: найти? в эксплуатации ?? 5 + 42? = 539 => 115 + 424 = 539

Пример: 12 + 23 =? не имеет решения, но 12 + 23 = ?? имеет для решения 12 + 23 = 35

Полезно вычислять цифры на концах или индивидуально проверять вычисления до десяти цифр, сотен и т. Д.

dCode также имеет решатель шифровальщиков (где пробелы – буквы), решатель математических уравнений или даже инструмент для расчета игры с обратным отсчетом.

Как работает решатель недостающих чисел?

Решатель

dCode позволяет использовать обычные операторы, такие как сложение +, вычитание -, умножение * и деление /. Он также обрабатывает операторы сравнения superior и inferior> и

. Пробелы должны быть заменены на? (знаки допроса). Лимита нет, но выше 7 или 8 расчет будет очень долгим.

Пример: 1 +? = 3 решается с 1 + 2 = 3

Пример: 2 *? = 8 решается с 2 * 4 = 8

Этот решатель использует метод грубой силы, это означает, что он пробует все комбинации и отображает возможные.

Задайте новый вопрос

Исходный код

dCode сохраняет за собой право собственности на исходный код онлайн-инструмента «Калькулятор недостающих чисел». За исключением явной лицензии с открытым исходным кодом (обозначенной CC / Creative Commons / free), любого алгоритма, апплета или фрагмента «Калькулятор недостающих чисел» (конвертер, решатель, шифрование / дешифрование, кодирование / декодирование, шифрование / дешифрование, переводчик) или любых «Отсутствующих» Функция калькулятора чисел (вычисление, преобразование, решение, расшифровка / шифрование, дешифрование / шифрование, декодирование / кодирование, перевод), написанная на любом информационном языке (Python, Java, PHP, C #, Javascript, Matlab и т. Д.)) и никакая загрузка данных, скрипт, копипаст или доступ к API для «Калькулятора пропущенных чисел» не будут бесплатными, то же самое для автономного использования на ПК, планшете, iPhone или Android! dCode распространяется бесплатно и онлайн.

Нужна помощь?

Пожалуйста, посетите наше сообщество dCode Discord для запросов о помощи!
NB: для зашифрованных сообщений проверьте наш автоматический идентификатор шифра!

Вопросы / комментарии

Сводка

Похожие страницы

Поддержка

Форум / Справка

Ключевые слова

пробел, пропущено, число, вычисление, сложение, вычитание, умножение, операция, цифра, головоломка, найти

Ссылки


Источник: https: // www.dcode.fr/missing-numbers-calculator

© 2021 dCode – Лучший «инструментарий» для решения любых игр / загадок / геокэшинга / CTF.

Как рассчитать недостающий счет в отчете о доходах

Отчет о прибылях и убытках компании показывает, сколько денег она принесла в виде выручки или продаж, сколько она потратила на расходы и сколько прибыли или убытков – также называемых чистой прибылью – было получено за определенный период времени. Обычно отчеты о прибылях и убытках просматриваются ежемесячно, ежеквартально и / или ежегодно.

Хотя учет, определяющий, должна ли данная транзакция отображаться как расход, доход или другая запись, может быть сложным, математика, необходимая для чтения отчета о прибылях и убытках, представляет собой простое сложение и вычитание.

Чтобы вычислить недостающий счет в отчете о прибылях и убытках, сначала нам нужно понять, как читать один.
Отчеты о прибылях и убытках предназначены для чтения сверху вниз. Эта организация предназначена для соответствия математике, используемой для расчета чистой прибыли, «чистой прибыли».”Сначала в отчете о прибылях и убытках будет показана вся выручка за указанный период времени, затем вычтут все расходы и, наконец, в конце будет указана прибыль или убыток компании. Выручка за вычетом расходов равна чистой прибыли

.

Чтобы упростить вам задачу, большинство отчетов о прибылях и убытках включают промежуточные итоги по ходу дела, чтобы вы могли четко видеть, как накапливаются все отдельные позиции по мере продвижения вниз по странице.

Когда вы читаете отчет о прибылях и убытках, вы должны начать с верхней части страницы и сначала проанализировать доходы и продажи компании.Если они предоставляют подробную информацию о своих различных направлениях бизнеса или продуктах, обратите внимание на то, какие из них производят наибольшие продажи и как они объединяются, чтобы сформировать общий объем продаж компании.

После продажи у некоторых компаний появится раздел «Себестоимость проданных товаров». В этом разделе представлены расходы, непосредственно связанные с производством продаваемого продукта. Например, производитель мебели включит стоимость дерева, гвоздей и рабочей силы, непосредственно связанных с производством каждого предмета мебели, проданного в этот период.На этом этапе отчет о прибылях и убытках покажет вам промежуточный итог, называемый валовой прибылью. Валовая прибыль – это общий доход за вычетом стоимости проданных товаров.

Затем перейдите к операционным расходам. Этот раздел будет включать такие счета, как маркетинг, заработная плата, исследования и разработки, а также расходы на оборудование, среди прочего, не связанные напрямую с фактическим производством продукта.

Часто эти общие расходы объединяются в один счет под названием «Коммерческие, общие и административные расходы».

В конце раздела операционных расходов будет еще один промежуточный итог, на этот раз для общих расходов. В общие расходы не включаются расходы, уже учтенные в себестоимости реализованной продукции.

Ниже операционных расходов будет несколько заключительных статей, которые правила бухгалтерского учета требуют указывать отдельно. Эти разные статьи обычно объединяются как «Прочие поступления» или «Прочие расходы». Налоги – еще один крупный расход, который будет найден в этой области в нижней части отчета о прибылях и убытках, но выше чистой прибыли.

Самая «нижняя строка» отчета о прибылях и убытках – это чистая прибыль. Чистая прибыль рассчитывается путем сложения всех продаж компании и последующего вычитания всех ее расходов.

Расчет чистой прибыли

Продажа

Добавить

Стоимость проданных товаров

Вычесть

Операционные расходы

Вычесть

Прочие доходы

Добавить

Прочие расходы

Вычесть

Налоги

Вычесть

Расчет недостающего счета
При таком понимании вычислить недостающую сумму в отчете о прибылях и убытках довольно просто.Это просто сложение и вычитание.

Если отчет о прибылях и убытках включает промежуточные итоги, например, «Общие расходы», самый простой способ – использовать промежуточный итог, на котором находится наш недостающий счет, и вычесть другие счета из этого раздела. Ответом на эту проблему вычитания является стоимость недостающего счета в отчете о прибылях и убытках.

Рассмотрим этот пример:

Операционные расходы
Реклама 150 000 долл. США
Заработная плата 75 000 долл. США
Аренда 10 000 долл. США
Маркетинг 100 000 долл. США
Коммунальные услуги 3000 долларов США
Работа по найму 25 000 долл. США
Итого расходы 363 000 долл. США

Чтобы найти правильную зарплату и ее количество, мы начинаем с промежуточного итога общих расходов и вычитаем все остальные расходы.В этой задаче отсутствует счет заработной платы и заработной платы в разделе «Операционные расходы» отчета о прибылях и убытках. Мы не учли другие разделы этого конкретного отчета о прибылях и убытках, потому что они нам не нужны для расчета этого недостающего счета. Нам нужен только конкретный раздел, в котором найдена отсутствующая учетная запись.

Следовательно, отсутствующее значение для окладов и заработной платы в этом примере составляет 75 000 долларов.

Разумное инвестирование предполагает знакомство с множеством подобных чисел.Если вы думаете, что готовы сделать следующий шаг, обращайтесь в наш брокерский центр, и мы вам поможем.

Эта статья является частью Центра знаний Motley Fool’s Knowledge Center, который был создан на основе собранной мудрости фантастического сообщества инвесторов. Мы хотели бы услышать ваши вопросы, мысли и мнения о Центре знаний в целом или об этой странице в частности. Ваш вклад поможет нам помочь миру лучше инвестировать! Напишите нам по телефону knowledgecenter @ fool.com. Спасибо – и продолжайте дурачиться!

Все об обработке отсутствующих данных. Отсутствие данных – ежедневная проблема… | by Baijayanta Roy

Отсутствие данных – это повседневная проблема, с которой приходится иметь дело специалисту по обработке данных. Несмотря на то, что уже доступно множество статей, блогов и видеороликов, я обнаружил, что трудно найти краткую консолидированную информацию в одном месте. Вот почему я прилагаю здесь свои усилия, надеясь, что это будет полезно для любого специалиста по обработке данных или энтузиаста.

Какие данные отсутствуют? Отсутствующие данные определяются как недоступные значения, и это будет иметь значение, если они будут соблюдены. Отсутствующие данные могут быть чем угодно: отсутствующей последовательностью, неполной функцией, отсутствием файлов, неполной информацией, ошибкой ввода данных и т. Д. Большинство наборов данных в реальном мире содержат недостающие данные. Прежде чем вы сможете использовать данные с отсутствующими полями данных, вам необходимо преобразовать эти поля, чтобы использовать их для анализа и моделирования. Как и многие другие аспекты науки о данных, это тоже может быть больше искусством, чем наукой.Понимание данных и домена, из которого они поступают, очень важно.

Отсутствие значений в ваших данных не обязательно означает неудачу. Тем не менее, это возможность правильно разработать функции, которые помогут модели правильно интерпретировать недостающую информацию. Существуют алгоритмы и пакеты машинного обучения, которые могут автоматически обнаруживать недостающие данные и работать с ними. Однако по-прежнему рекомендуется преобразовывать недостающие данные вручную с помощью стратегии анализа и кодирования.Во-первых, нам нужно понять, какие типы данных отсутствуют. Отсутствие в широком смысле подразделяется на 3 категории:

Когда мы говорим, что данные отсутствуют полностью случайным образом , мы имеем в виду, что отсутствие данных не имеет ничего общего с изучаемым наблюдением (полностью наблюдаемая переменная (X) и частично отсутствующая переменная (Y) ). Например, разрядились батарейки весов, может быть потеряна анкета по почте или образец крови может быть поврежден в лаборатории. MCAR – идеальное, но необоснованное предположение.Как правило, данные рассматриваются как MCAR, когда данные отсутствуют по конструкции, из-за отказа оборудования или из-за того, что образцы потеряны при транспортировке или являются технически неудовлетворительными. Статистическое преимущество данных, которые являются MCAR, заключается в том, что анализ остается несмещенным, . Графическое изображение MCAR ниже, где отсутствие не связано с переменными набора данных X или Y . Отсутствие связано не с X или Y, а по какой-то другой причине. Z.

Изображение автора

Давайте рассмотрим один пример мобильных данных.Здесь в одном образце отсутствует значение не из-за переменных набора данных, а по другой причине.

Изображение автора

Когда мы говорим, что данные отсутствуют случайно , мы имеем в виду, что недостающие данные по частично отсутствующей переменной (Y) связаны с некоторыми другими полностью наблюдаемыми переменными (X) в модели анализа, но не со значениями У себя.

Графическое изображение MAR, как показано ниже, где отсутствие относится к переменной X набора данных, но не к Y. Оно может иметь другие отношения (Z).Это не связано конкретно с отсутствующей информацией. Например, если ребенок не идет на обследование из-за болезни, это можно предсказать на основании других данных о здоровье ребенка, но это не будет связано с тем, что мы бы исследовали, если бы ребенок не был болен. Некоторые могут подумать, что MAR не представляет проблемы. Однако MAR не означает, что недостающие данные можно игнорировать.

Изображение автора Изображение автора

Если символы данных не соответствуют символам MCAR или MAR, они попадают в категорию отсутствующих не случайно (MNAR).Когда данные отсутствуют , а не случайным образом , отсутствие данных конкретно связано с тем, что отсутствует, например человек не явился на тест на наркотики, потому что накануне вечером он принимал наркотики. Человек не сдал тест на знание английского языка из-за его плохого знания английского языка. Случаи данных MNAR проблематичны. Единственный способ получить объективную оценку параметров в таком случае – смоделировать недостающие данные, но для этого требуется правильное понимание и знание предметной области недостающей переменной.Затем модель может быть включена в более сложную для оценки недостающих значений. Графическое изображение MNAR ниже, где отсутствие данных напрямую связывает с переменной Y . У него могут быть другие отношения (X и Z).

Изображение автора

Для обработки недостающих данных можно применить несколько стратегий для создания машинного обучения / статистической модели.

Это может быть возможно на этапе сбора данных в ситуации, подобной обследованию, когда можно проверить, собраны ли данные обследования полностью, прежде чем респондент покинет комнату.Иногда можно обратиться к источнику, чтобы получить данные, например, снова задать недостающий вопрос для ответа. В реальном сценарии это маловероятный способ решить проблему с отсутствующими данными.

Это звучит произвольно и не является предпочтительным способом действий, но иногда можно вывести пропущенное значение на основе другого ответа. Например, для связанных вопросов, которые часто представлены в матрице, если участник отвечает «2», предположите, что пропущенное значение равно 2.

1) удаление по списку (анализ полного случая – CCA)

Наиболее распространенный подход к отсутствующим данным – исключить случаи с отсутствующими данными и проанализировать оставшиеся данные. Этот подход известен как полный анализ случая (или доступного случая) или удаление по списку.

Если имеется достаточно большая выборка, где мощность не является проблемой и выполняется предположение о MCAR, удаление по списку может быть разумной стратегией. Однако, когда нет большой выборки или предположение MCAR не выполняется, то удаление по списку не является оптимальной стратегией.Это также приводит к смещению, если не удовлетворяет MCAR.

См. Ниже образец наблюдения после удаления

Изображение автора

2) Попарное (доступный анализ случая – ACA) Удаление

В этом случае игнорируются только отсутствующие наблюдения, и анализ выполняется по имеющимся переменным. Если где-либо в наборе данных отсутствуют данные, используются существующие значения. Поскольку при попарном удалении используется вся наблюдаемая информация, оно сохраняет больше информации, чем при удалении по списку.

Известно, что парная делеция менее смещена для данных MCAR или MAR. Однако, если будет много пропущенных наблюдений, анализ будет неполным. Проблема с попарным удалением состоит в том, что, несмотря на то, что используются доступные случаи, нельзя сравнивать анализы, потому что они каждый раз разные.

Изображение автора

3) Удаление переменных

Если для переменной отсутствует слишком много данных, можно удалить переменную или столбец из набора данных.Для этого не существует правила большого пальца, но это зависит от ситуации, и необходим надлежащий анализ данных, прежде чем переменная будет полностью исключена. Это должен быть последний вариант, и нам нужно проверить, улучшится ли производительность модели после удаления переменной.

Изображение автора

Любой метод вменения нацелен на создание полного набора данных, который затем можно использовать для машинного обучения. Есть несколько способов вменения, чтобы сохранить все данные для анализа и построения модели.

1) Среднее значение, медиана и мода

В этом методе вменения цель состоит в том, чтобы заменить отсутствующие данные статистическими оценками отсутствующих значений. Среднее значение, Медиана или Режим могут использоваться в качестве значения вменения.

При подстановке среднего среднее значение переменной используется вместо отсутствующего значения данных для той же переменной. Это дает то преимущество, что не меняет выборочное среднее для этой переменной. Теоретической предпосылкой замены среднего является то, что среднее значение является разумной оценкой для случайно выбранного наблюдения из нормального распределения.Однако с пропущенными значениями, которые не являются строго случайными, особенно при наличии большого неравенства в количестве пропущенных значений для различных переменных, метод замены среднего может привести к несогласованному смещению. Искажение исходной дисперсии и искажение ковариации с остальными переменными в наборе данных – два основных недостатка этого метода.

Изображение автора

Медиана может использоваться, когда переменная имеет асимметричное распределение.

Изображение автора

Обоснованием для Mode является замена совокупности пропущенных значений наиболее частым значением, поскольку это наиболее вероятное событие.

Изображение автора

2) Последнее наблюдение, перенесенное на будущее (LOCF)

Если данные представляют собой данные временного ряда, одним из наиболее широко используемых методов вменения является последнее перенесенное наблюдение (LOCF). Если значение отсутствует, оно заменяется последним наблюдаемым значением. Этот метод выгоден тем, что его легко понять и общаться. Несмотря на свою простоту, этот метод строго предполагает, что ценность результата остается неизменной из-за отсутствующих данных, что во многих условиях кажется маловероятным.

Изображение автора

3) Следующее наблюдение, перенесенное в обратном направлении (NOCB)

Подобный подход, такой как LOCF, работает противоположным образом, беря первое наблюдение после пропущенного значения и c перенося его назад («следующее наблюдение, перенесенное в обратном направлении», или NOCB) .

Изображение автора

4) Линейная интерполяция

Интерполяция – это математический метод, который настраивает функцию на данные и использует эту функцию для экстраполяции отсутствующих данных. Самый простой тип интерполяции – это линейная интерполяция, то есть между значениями перед отсутствующими данными и значением.Конечно, у нас может быть довольно сложный шаблон данных, и линейной интерполяции может быть недостаточно. Есть несколько различных типов интерполяции. Просто в Pandas у нас есть следующие варианты: «линейный», «время», «индекс», «значения», «ближайший», «ноль», «линейный», «квадратичный», «кубический», «полиномиальный». , «сплайн», «кусочно-полином» и многие другие.

Изображение автора

5) Расчет по общей точке

Для шкалы оценок используется средняя точка или наиболее часто выбираемое значение.Например, по пятибалльной шкале подставьте 3, как среднюю точку, или 4, как наиболее распространенное значение (во многих случаях). Оно похоже на среднее значение, но больше подходит для порядковых значений.

6) Добавление категории для захвата NA

Это, пожалуй, наиболее широко используемый метод вменения пропущенных данных для категориальных переменных. Этот метод заключается в обработке отсутствующих данных как дополнительной метки или категории переменной. Все отсутствующие наблюдения сгруппированы во вновь созданном ярлыке «Отсутствуют».Он ничего не предполагает об отсутствии значений. Это очень хорошо подходит, когда количество недостающих данных велико.

Изображение автора

7) Частое вменение категорий

Замена пропущенных значений наиболее часто встречающейся категорией эквивалентна вменению среднего / медианного значения. Он заключается в замене всех вхождений отсутствующих значений в переменной на наиболее частую метку или категорию переменной.

Изображение автора

8) Вменение произвольного значения

Вменение произвольного значения состоит из замены всех вхождений пропущенных значений в переменной произвольным значением.В идеале произвольное значение должно отличаться от медианы / среднего / режима, а не в пределах нормальных значений переменной. Обычно используются произвольные значения: 0, 999, -999 (или другие комбинации девяток) или -1 (если распределение положительное). Иногда данные уже содержат произвольное значение от создателя для отсутствующих значений. Это достаточно хорошо работает для числовых признаков, преимущественно положительных по значению, и для древовидных моделей в целом. Раньше это был более распространенный метод, когда готовые библиотеки и алгоритмы машинного обучения не очень хорошо справлялись с отсутствующими данными.

Изображение автора

9) Добавление переменной для захвата NA

Если данные отсутствуют полностью случайно, мы можем зафиксировать важность отсутствия, создав дополнительную переменную, указывающую, отсутствовали ли данные для этого наблюдения (1) или нет (0). Дополнительная переменная является двоичной: она принимает только значения 0 и 1, 0 указывает, что значение присутствовало для этого наблюдения, и 1 указывает, что значение отсутствует. Обычно вменение среднего / медианного значения выполняется для добавления переменной для регистрации тех наблюдений, по которым данные отсутствовали.

Изображение автора

10) Вменение по случайной выборке

Вменение по случайной выборке в принципе аналогично вменению среднего / медианного значения, поскольку оно направлено на сохранение статистических параметров исходной переменной, для которой отсутствуют данные. Случайная выборка состоит из выборки случайного наблюдения из пула доступных наблюдений и использования этого случайно извлеченного значения для заполнения NA. При случайной выборке берется столько случайных наблюдений, сколько пропущенных значений присутствует в переменной.Вменение случайной выборки предполагает, что данные отсутствуют полностью случайным образом (MCAR). В этом случае имеет смысл заменить отсутствующие значения значениями, извлеченными из исходного распределения переменных.

Множественная импутация (MI) – это статистический метод обработки недостающих данных. Ключевой концепцией MI является использование распределения наблюдаемых данных для оценки набора правдоподобных значений для недостающих данных. Случайные компоненты включены в эти оценочные значения, чтобы показать их неопределенность.Создается несколько наборов данных, которые затем анализируются индивидуально, но одинаково для получения набора оценок параметров. Оценки объединяются для получения набора оценок параметров. Преимущество множественного вменения состоит в том, что восстановление естественной изменчивости пропущенных значений включает неопределенность из-за отсутствующих данных, что приводит к достоверному статистическому выводу. В качестве гибкого способа обработки более чем одной отсутствующей переменной примените подход множественного вложения по цепным уравнениям (MICE).Обратитесь к справочному разделу, чтобы получить дополнительную информацию о MI и MICE. Ниже представлено схематическое изображение MICE.

Изображение автора

Это должно быть сделано в сочетании с некоторой схемой перекрестной проверки, чтобы избежать утечки. Это может быть очень эффективным и может помочь с окончательной моделью. Есть много вариантов такой прогнозной модели, в том числе нейронная сеть. Здесь я перечисляю несколько очень популярных.

Линейная регрессия

При вменении регрессии существующие переменные используются для прогнозирования, а затем прогнозируемое значение заменяется на фактически полученное значение.Этот подход имеет несколько преимуществ, поскольку при вменении сохраняется большой объем данных по сравнению с удалением по списку или попарно и позволяет избежать значительного изменения стандартного отклонения или формы распределения. Однако, как и в случае замены среднего, в то время как вменение регрессии заменяет значение, предсказанное на основе других переменных, новая информация не добавляется, а размер выборки был увеличен, а стандартная ошибка уменьшена.

Случайный лес

Случайный лес – это непараметрический метод вменения, применимый к различным типам переменных, которые хорошо работают как с случайным отсутствием данных, так и с отсутствием случайных данных.Случайный лес использует несколько деревьев решений для оценки пропущенных значений и выводит оценки ошибок вменения OOB (вне пакета). Одно предостережение заключается в том, что случайный лес лучше всего работает с большими наборами данных, а использование случайного леса для небольших наборов данных создает риск переобучения.

k-NN (k Ближайший сосед)

k-NN вменяет недостающие значения атрибутов на основе ближайшего K-соседа. Соседи определяются на основе меры расстояния. Как только K соседей определены, отсутствующее значение вменяется путем взятия среднего / медианного значения или режима известных значений атрибутов отсутствующего атрибута.

Максимальная вероятность

Предположение, что наблюдаемые данные являются выборкой, взятой из многомерного нормального распределения, относительно легко понять. После оценки параметров с использованием имеющихся данных, недостающие данные оцениваются на основе только что оцененных параметров. Некоторые стратегии используют метод максимального правдоподобия для обработки недостающих данных.

Максимальное ожидание

Максимальное ожидание (EM) – это метод максимального правдоподобия, используемый для создания нового набора данных.Все пропущенные значения вменяются значениям, оцененным методами максимального правдоподобия. Этот подход начинается с этапа ожидания, во время которого оцениваются параметры (например, дисперсии, ковариации и средние значения), возможно, с использованием удаления по списку. Эти оценки затем используются для создания уравнения регрессии для прогнозирования недостающих данных. На этапе максимизации эти уравнения используются для заполнения недостающих данных. Затем этап ожидания повторяется с новыми параметрами, где определяются новые уравнения регрессии, чтобы «заполнить» недостающие данные.Шаги ожидания и максимизации повторяются, пока система не стабилизируется.

Анализ чувствительности

Анализ чувствительности определяется как исследование, которое определяет, как неопределенность выходных данных модели может быть отнесена к различным источникам неопределенности ее входных данных. При анализе недостающих данных делаются дополнительные предположения относительно недостающих данных, и эти предположения часто применимы к первичному анализу. Тем не менее, предположения не могут быть окончательно подтверждены на предмет правильности.Поэтому Национальный исследовательский совет предложил провести анализ чувствительности для оценки устойчивости результатов к отклонениям от предположения MAR.

Не все алгоритмы терпят неудачу при отсутствии данных. Некоторые алгоритмы могут быть устойчивыми к отсутствующим данным, например k-Nearest Neighbours, которые могут игнорировать столбец из меры расстояния, когда значение отсутствует. Некоторые алгоритмы могут использовать пропущенное значение как уникальное и различное значение при построении модели прогнозирования, например деревьев классификации и регрессии.Такой алгоритм, как XGBoost, учитывает любые недостающие данные. Если ваше вменение не работает, попробуйте модель, устойчивую к отсутствующим данным.

Отсутствие данных снижает мощность модели. Ожидаются некоторые недостающие данные, и целевой размер выборки увеличивается, чтобы учесть это. Однако это не может устранить потенциальную предвзятость. Больше внимания следует уделять отсутствующим данным при планировании и проведении исследований и анализе полученных данных. Методы модели машинного обучения должны выполняться только после того, как будут приложены максимальные усилия для уменьшения недостающих данных в методах проектирования и предотвращения.

Настоятельно рекомендуется статистически достоверный анализ с соответствующими механизмами и допущениями для недостающих данных. Большинство методов вменения может вызвать систематическую ошибку. Трудно сказать, что лучше – множественное вменение или полная оценка максимального правдоподобия, но оба они превосходят традиционные подходы. Оба метода лучше всего использовать с большими выборками. В целом, множественное вменение является хорошим подходом при анализе наборов данных с отсутствующими данными.

Артикул:

https: // www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3668100/

https://leportella.com/english/2019/01/14/interpolation.html

https://www.researchgateiques.net/publication/220579612_Missing_Data_Imputation

http://www.stat.columbia.edu/~gelman/arm/missing.pdf

Спасибо за чтение. Вы можете подключить меня @ LinkedIn.

Как исправить отсутствующую или нулевую стоимость в долларах

Что означает отсутствие или нулевой базис стоимости в TokenTax?

По мере того, как вы работаете над импортом данных в свою учетную запись TokenTax, вы можете видеть продажи криптовалюты с предупреждением о базовой стоимости 0 долларов.Это означает, что наш алгоритм не смог найти подходящую покупку для проданного или обмененного актива. Без этой покупки невозможно установить основу для расчета стоимости.

В большинстве случаев отсутствие базы стоимости означает, что у вас отсутствуют данные о транзакции .

Давайте рассмотрим пример, изображенный выше.

  • 0,1012 BTC было обменено на ETH. С налоговой точки зрения, это продажа 0,1012 BTC, поэтому вы получите прибыль или убыток от этого BTC.

  • Однако все базы затрат для BTC исчерпаны – больше не осталось покупок, соответствующих этой продаже.

  • Это означает, что вы упускаете возможность приобретения BTC. В приведенном выше примере в учетной записи отсутствовал импорт CSV-файла Cash App.

Когда продажа не может быть сопоставлена ​​с приобретением, TokenTax предполагает базовую стоимость продажи в размере 0 долларов США. Это может увеличить ваш прирост капитала сверх того, что вы ожидаете.

Как проверить отсутствие основы стоимости?

Вы можете быстро определить недостающую основу затрат, перейдя на панель управления и щелкнув раскрывающееся меню Предупреждения в верхнем левом углу таблицы.Выберите вариант с отсутствующей базой стоимости, и вы увидите только продажи с отсутствующей базой стоимости.

Как исправить отсутствующую основу стоимости?

Отсутствие основы стоимости означает, что у вас отсутствуют данные о транзакции. Вы захотите выявить и исправить этот пробел в своих данных. Общие ситуации отсутствия данных включают:

  • Не все данные обмена добавлены.

  • Внебиржевые операции, включая покупки ICO, майнинг / стейкинг, а также подарки или полученные доходы не добавляются.

  • Транзакции, совершенные на платформе DeFi, автоматически не поддерживаются TokenTax.

Прочтите нашу статью о выявлении отсутствующих данных, чтобы подробно узнать о том, какие типы данных могут отсутствовать.

У меня отсутствует базовая стоимость транзакций, связанных с DeFi. Как мне это исправить?

TokenTax автоматически поддерживает многие платформы DeFI (и вы можете увидеть полный список поддерживаемых платформ DeFi в инструкциях по импорту кошелька Ethereum).Однако новые платформы и протоколы запускаются очень часто. Кроме того, существующие платформы, которые мы поддерживаем, часто запускают новые функции.

Для расчета стоимости DeFi вы захотите проверить проданные монеты, которые не основаны на стоимости. Как вы их приобрели? Отсутствие базовой стоимости DeFi обычно является результатом отсутствия транзакций, включая следующие виды деятельности:

Могу ли я подать заявку с нулевой стоимостью в долларах?

Вы по-прежнему можете подавать налоги на криптовалюту, если у вас есть продажи с базовой стоимостью 0 долларов.Хотя мы рекомендуем предпринять шаги для исправления вашей базовой стоимости в размере 0 долларов (описанной ниже), базовая стоимость в размере 0 долларов является допустимой позицией, которую можно занять, если вы не можете получить записи для базовой стоимости или если это относительно небольшая сумма.

Может ли TokenTax помочь мне исправить недостающую стоимость?

В рамках наших планов VIP и Gold мы предлагаем расширенную помощь по сверке, когда член нашей группы по согласованию полностью согласовывает вашу учетную запись, устраняя любые проблемы с отсутствующей базой стоимости.

Если вы проводите сверку своего собственного аккаунта, наша служба поддержки будет рада помочь вам получить ваши данные и исправить недостающую основу для расчета стоимости.