Аннотация: Предметная область настоящей статьи – применение методов описательной статистики и многомерной классификации для описания региональных особенностей формирования налоговых составляющих доходов консолидированных бюджетов РФ. В работе преследуется цель продемонстрировать простоту и эффективность применения математико-статистических методов и функционала языка с открытым кодом R для решения задач структурного анализа налоговых поступлений, выявления региональной специфики, сравнительного анализа регионов с точки зрения налоговых доходов. Аппарат математической статистики, реализованный в языке R, в частности, открывает широкие возможности для классификации субъектов налогообложения, в том числе многомерной, существенно облегчая процедуры анализа, ранжирования и планирования. Описанный в статье функционал может быть использован в процессе формирования и корректировки налоговой политики на разных уровнях.   Возможности аппарата математической статистики в сочетании с инструментальными методами языка R раскрываются на примере классификационного анализа регионов РФ. При этом в качестве классификационных признаков выбраны абсолютные и относительные значения налоговых доходов в доходах региональных бюджетов. Рассматривается классификация по принадлежности к федеральному округу и исследование "естественного" расслоения методом кластерного анализа. Аппарат математической статистики и, особенно, инструментарий языка R применяются в исследованиях подобного рода неоправданно редко, несмотря на простоту использования и отсутствия необходимости в специальной подготовке, эти обстоятельства определяют актуальность настоящей статьи. Агрегирование по федеральным округам позволило выделить: Уральский федеральный округ как лидирующий по среднерегиональной доле налоговых доходов в доходной части бюджета и Северо-Кавказский федеральный округ, характеризуемый наименьшими среднерегиональными вкладами налоговых платежей в региональные бюджеты. Анализ естественного расслоения регионов РФ по их относительным налоговым вкладам в консолидированные бюджеты дал возможность выделить группы: наиболее типичных регионов, дотационных регионов, регионов-доноров и регионов, в которых сосредоточены наиболее дорогие активы предприятий Российской Федерации

Abstract: The subject area of this article is the application of descriptive statistics and multidimensional classification methods to describe the regional features of the formation of tax components of revenues of consolidated budgets of the Russian Federation. The aim of the work is to demonstrate the simplicity and effectiveness of using mathematical and statistical methods and the functionality of the open source language R to solve problems of structural analysis of tax revenues, identify regional specifics, and comparative analysis of regions from the point of view of tax revenues. The apparatus of mathematical statistics implemented in the R language, in particular, opens up wide opportunities for classifying tax subjects, including multidimensional ones, significantly facilitating the procedures of analysis, ranking and planning. The functionality described in the article can be used in the process of forming and adjusting tax policy at different levels.  The possibilities of the mathematical statistics apparatus in combination with the instrumental methods of the R language are revealed by the example of the classification analysis of the regions of the Russian Federation. At the same time, the absolute and relative values of tax revenues in the revenues of regional budgets are selected as classification features. The classification by belonging to the federal district and the study of the "natural" stratification by the method of cluster analysis are considered. The apparatus of mathematical statistics and, especially, the tools of the R language are used unreasonably rarely in research of this kind, despite the ease of use and the absence of the need for special training, these circumstances determine the relevance of this article. Aggregation by federal districts made it possible to identify: the Ural Federal District as the leader in terms of the average regional share of tax revenues in the revenue part of the budget and the North Caucasus Federal District, characterized by the lowest average regional contributions of tax payments to regional budgets. The analysis of the natural stratification of the regions of the Russian Federation by their relative tax contributions to consolidated budgets made it possible to identify groups: the most typical regions, subsidized regions, donor regions and regions in which the most expensive assets of enterprises of the Russian Federation are concentrated