Предварительный анализ стат.данных




Этап 1 Постановочный

 

Целью данного исследования являются причины и факторы, влияющие на исследования и разработку перспективных технологий и приоритетных направлений НТП, осуществляемые научными организациями, так как от этих исследований зависит развитие науки, техники и всей экономики страны.

Этап 2 Априорный

 

Очевидно, что на развитие фундаментальных исследований влияет в первую очередь финансирование на развитие технологии, заинтересованность молодых ученых в процветании страны и конечно же общие расходы на НИР.

Также определяющими факторами служат: утечка умов, качество жизни и ВВП на душу населения.

Каждая страна по политическим и экономическим мотивам выбирает приоритет развития отраслей науки. Так как в наше время ставка на развитие микроэлектроники, повсеместная компьютеризация, следовательно и развитие технологических процессов, которые включают машины, аппараты, оборудование и приборы, используемы при обработке и производстве и автоматизации производства. Особенно важна новая технология, не имеющая аналогов в стране. Важные разработки ведутся в области медицины, авиастроении, в совершенствовании цифровых разработок и т. д.


 

Этап 3 Информационный

 

Результативный признак Y – фундаментальные исследования, баллов.

В этом исследовании рассмотрим 3 определяющих и 3 второстепенных фактора:

Х1 – финансирование развития технологии, фиктивная переменная.

Х2 – заинтересованность молодежи в науке и технологии, фиктивная переменная.

Х3 – утечка умов, фиктивная переменная.

Х4 – качество жизни, фиктивная переменная.

Х5 – общие расходы на НИР, млрд. дол.

Х6 – ВВП на душу населения, тыс. дол на душу.

Все статистические данные за 2006 г., использовались сайты: rating.rbc.ru, data.cemi.rssi.ru, который ссылаются на:

· статистические сборники Госкомстата России ("Страны мира", "Российский статистический ежегодник") за ряд лет;

· зарубежные сборники международной статистики ("The World Competitiveness Yearbook"IMD), издаваемые в Швейцарии.

В выборку попала 47 страна, для того, чтобы прогнозирование было более достоверное.

Эти данные занесены в таблицу по каждой стране.


Таблица статистических данных

    Фундаментальные исследования Финансирование развития технологии Заинтересованность молодежи в науке и технологии Утечка умов Качество жизни Общи расходы на НИР ВВП на душу населения
  Австралия 6,88 6,29 4,84 6,1 9,22 6,976 34,695
  Австрия 6,75 7,25 6,26 8,04 9,58 6,641 37,222
  Аргентина 3,27 3,33   4,53 4,24 0,67 4,697
  Бельгия 6,79 5,56 4,41 5,84 8,83 5,75 35,409
  Болгария   4,3 5,29 5,04 3,23 0,1 3,403
  Бразилия 4,07 3,44 4,22 5,73 4,63 5,598 4,193
  Великобритания 6,7 5,84 2,67 5,89 7,14 34,022 36,621
  Венгрия 4,82 4,98 5,63 5,31 5,46 0,887 10,833
  Венесуэла 3,14 3,72 3,31 2,62 2,21 0,571 5,127
  Гонконг 6,43 7,57 6,52 7,17 7,52 1,098 25,609
  Греция 4,43 5,01 6,23 5,74 6,52 1,074 20,081
  Дания 6,61 6,86 4,64   9,36 5,586 47,75
  Израиль 6,98 7,56 6,18 6,98 6,62 5,312 17,65
  Индия 6,04 5,44 7,57 6,76 5,28 3,703 0,656
  Индонезия 3,36 3,15 4,41 4,51 3,83 0,059 1,283
  Ирландия 6,21 7,07 3,96 8,14 8,32 2,205 48,354
  Исландия 6,68 6,79 5,91 8,36 9,41 0,309 52,799
  Испания 3,98 4,61 3,21 6,02 7,47 9,28 25,469
  Италия 3,48 3,84 3,96 4,31 6,73 13,76 30,284
  Канада 7,43 6,78 5,07 5,7 9,15 18,822 35,038
  Китай 7,33 4,88 6,73 3,22 4,45 23,757 1,702
  Колумбия 3,17 3,92 4,42 5,25 5,15 0,136 2,566
  Малайзия 6,62 6,79 6,26 5,54 7,41 0,748 4,998
  Мексика 3,45 2,97 3,61 4,12 4,56 2,453 7,459
  Нидерланды 6,79 6,37 4,29 6,74 8,42 7,557 38,236
  Новая Зеландия 5,75 5,64 3,82 3,43 8,71 0,924 25,374
  Польша 4,27 2,67 5,2 3,92 3,12 1,172 7,833
  Португалия 3,82 5,02 3,6 4,76 6,72 1,152 17,319
  Республика Корея 5,18 5,21 5,09 4,91 5,71 16,011 16,311
    Фундаментальные исследования Финансирование развития технологии Заинтересованность молодежи в науке и технологии Утечка умов Качество жизни Общи расходы на НИР ВВП на душу населения
  Россия 3,36 3,37 4,29 2,71 3,15 6,804 5,338
  Сингапур 7,37 8,11 7,81 6,93 8,3 2,403 26,833
  Словакия 3,78 3,95 3,56 4,09 4,89 0,216 8,638
  Словения 3,92 3,13 3,89 3,95 6,5 0,479 17,258
  США 7,98 7,9 4,14 7,84 8,29 31,2535 42,113
  Таиланд 4,75 5,04 5,04 5,7 5,97 0,444 2,71
  Тайвань 5,65 6,8 6,33 5,43 5,54 7,805 15,198
  Турция 3,65 4,27 4,71 5,69 4,51 1,223 5,045
  Филиппины 3,88 4,08 3,88 3,02 4,16 0,107 1,146
  Финляндия 6,99 7,61 6,15 7,59 8,73 5,655 36,751
  Франция 6,3 5,55 4,8 5,51 8,2 44,283 34,661
  Хорватия 3,47 3,21 3,13 3,47 4,75 0,429 8,421
  Чехия 4,76 4,69 4,88 6,46 7,06 1,366 11,998
  Чили 4,52 4,41 4,56 7,58 7,04 0,616 7,087
  Швейцария 8,03 6,92 5,84 7,29 9,41 6,324 49,211
  Швеция 6,62 6,9 5,17 6,51 8,58 12,02 39,539
  Эстония 4,56 4,33 4,96 4,48 5,07 0,103 9,729
  ЮАР 5,19 4,78 2,98 2,38 5,97 1,563 5,106

 

Все расчёты и графики в работе выполнены с помощью табличного редактора Exel.

 


Отбор факторов в модель

 

Предварительный анализ стат.данных

Поля корреляции Y с каждым фактором

 

Визуальный анализ поля корреляции Y и Х1 показывает, что безусловно финансирование развития технологии влияет на фундаментальные исследования. Эта зависимость очень сильна, линейная и положительная: чем больше финансирования на развитие технологии, тем масштабней фундаментальные исследования.

 

Визуальный анализ поля корреляции Y и Х2 показывает, что заинтересованность молодежи в науке и технологии безусловно влияет на фундаментальные исследования. Зависимость достаточно плотная, положительная и линейная.

 

 

Визуальный анализ поля корреляции Y и Х3 показывает, что утечка умов влияет на фундаментальные исследования. Зависимость достаточно плотная и положительная, линейная.

 

Визуальный анализ поля корреляции Y и Х4 показывает, что безусловно качество жизни влияет на фундаментальные исследования. Эта зависимость плотная, линейная и положительная.

 

Визуальный анализ поля корреляции Y и Х4 показывает, что зависимость эта существует. Но назвать её однозначно линейной нельзя, хотя она и нелинейная, но имеет важное значение для исследования, на отрезке от 0 до 35 график можно считать линейным, поэтому, возьмем его для исследования.

 

 

Визуальный анализ поля корреляции Y и Х6 показывает, что зависимость есть, но она очень слабая.

Итак, для начала в модель включим все факторы Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6.

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2019-08-04 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: