¿Cómo es Veintiseis de Octubre?
Datos: ·
Veintiseis de Octubre es un distrito grande de la provincia de Piura, Piura. Tiene 163,036 habitantes en 9.23 km² y es predominantemente de clase media según el censo del INEI.
La densidad es muy alta (17,656 hab/km²) — urbano denso metropolitano: predominan edificios y queda poco espacio libre. Se divide en 1,786 manzanas censales, que es la unidad mínima a la que el INEI publica datos socioeconómicos.
Es por encima del promedio de Piura (13,239 hab/km²).
Estratos sociales en Veintiseis de Octubre
Cuántas manzanas hay en cada nivel socioeconómico, según el censo del INEI. Escala: 1 (bajo) a 5 (alto), asignada manzana por manzana.
Es mixto: el estrato medio concentra 48% de las manzanas, pero también hay 19% de estrato medio alto y 22% de estrato medio bajo.
Otras capas
Datos oficiales adicionales sobre Veintiseis de Octubre.
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Preguntas frecuentes sobre Veintiseis de Octubre
¿Cuál es el estrato social predominante en Veintiseis de Octubre?
Según el censo del INEI, el estrato predominante en Veintiseis de Octubre es medio. Es mixto: el estrato medio concentra 48% de las manzanas, pero también hay 19% de estrato medio alto y 22% de estrato medio bajo. La escala INEI va de 1 (bajo) a 5 (alto) y se asigna a nivel de manzana.
¿Cuántos habitantes tiene Veintiseis de Octubre?
Veintiseis de Octubre tiene 163,036 habitantes según el censo del INEI. En 9.23 km² eso da una densidad de 17,656 hab/km² — parecido a Lima central como Pueblo Libre, Magdalena o Jesús María.
¿Cuál es el valor del suelo en Veintiseis de Octubre?
El valor arancelario promedio en Veintiseis de Octubre es de S/ 30 por m² según el MEF. Es el valor fiscal — el que usa la municipalidad para calcular el impuesto predial. Los precios reales de venta o alquiler suelen ser bastante mayores.
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Estratos y población salen del censo INEI 2017 a manzana. Valores del suelo son del MEF 2024 (arancelarios, fiscales — no precios de mercado). La densidad es población entre área del distrito en km².
Más en metodología y limitaciones: cómo procesamos cada dataset, qué cubre, qué no, y cómo no interpretarlo mal.