Корреляционно-регресионный анализ




Используя инструменты корреляционно-регресионного анализа, я хотела бы провести анализ зависимости доли внутренних затрат на исследования и разработки от ВВП за 2003-2009 года.

Выдвинем предположение о существовании зависимости результирующего показателя доля внутренних затрат на исследования (введём для него обозначение у) и исходного показателя ВВП, обозначив последний х.

График 5. Поле корреляции показателей.

Из приведённого графика видно, что предположение имеет место, и указанная зависимость может быть приближённо представлена линейной функцией.

Из расчетов, приведенных в таблице 5, получаем следующие данные:

 

Таблица 5. Корреляционно- регрессионный анализ зависимости внутренних затрат на исследования от ВВП.

Год x (ВВП) y (доля затрат на исследования) x^2 y^2 xy расчетный у Отклонения факт от расчетного у в квадрате
  4 612,0 11 643,5 21270544,00 135571092,25 53699822,00 12551,47 824412,46
  5 870,1 14 579,8 34458074,01 212570568,04 85584883,98 15190,93 373476,56
  7 590,6 21 527,4 57617208,36 463428950,76 163405882,44 18800,48 7436070,12
  10 213,7 24 799,9 104319667,69 615035040,01 253298738,63 24303,67 246245,77
  12 849,8 26 835,5 165117360,04 720144060,25 344830807,90 29834,13 8991759,91
  15 907,0 34 761,6 253032649,00 1208368834,56 552952771,20 36248,04 2209501,72
  15 887,78 38 988,7 252421623,23 1520121690,83 619444577,60 36207,72 7734056,03
Среднее 10418,71 24733,78 126891018,05 696462890,96 296173926,25 24733,78  
Ср.квадрат отклонение 4282,69 9203,43          
Дисперсия 18341463,67 84703173,34          
Сумма 72930,98 173136,44 888237126,33 4875240236,70 2073217483,75 173136,44 27815522,56



 

Таблица 6. Расчеты коэффициентов.

B 2,10
A 2875,64
Уравнение y=2875,64+2,1x
Коэффициент парной корреляции 0,98
Коэффициент детерминации 0,95
Фишера 182,85
Средняя ошибка аппроксимации 9,52

Коэффициент b при факторной переменной x имеет следующую интерпретацию: он показывает, насколько изменится в среднем величина y при изменении фактора x на 1 единицу измерения.

Для оценки качества построенной модели регрессии можно использовать показатель (коэффициент, индекс) детерминации R 2 либо среднюю ошибку аппроксимации.

Чем выше показатель детерминации или чем ниже средняя ошибка аппроксимации, тем лучше модель описывает исходные данные. Построенное уравнение регрессии считается удовлетворительным, если значение A не превышает 10–12 %.

Итак, полученное уравнение можно считать верным: средняя ошибка аппроксимации не превышает критического значения, показатель детерминации показывает, что 95% результирующего признака объясняется зависимой перемен.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящее время наблюдается новый этап в развитии научной деятельности, который характеризуется ежегодным увеличением финансирования фундаментальных и прикладных исследований, ускоренным освоением нововведений за счет стимулирования интеграции науки с частным сектором, всемерное содействие развитию инновационной деятельности, ориентация научно-технического потенциала на решение насущных экономических и социальных задач.

В общей системе экономических отношений инновационной деятельности отводится ключевая роль, так как ее конечными результатами – повышение эффективности производства, ростом производительности труда и капитала, объемом высокотехнологичной продукции – определяется экономическая мощь страны.

Свою работу я начала с определения цели и задач, а также актуальности моей темы в настоящее время. Затем в первой главе (теоретическая часть), я раскрыла тему, приводя основные понятия и определения. Во второй части (практическая часть) я провожу анализ различных показателей, характеризующих развитие науки и инновационной деятельности в стране: объем инновационной продукции, внутренние затраты на исследования и разработки, уровень инновационной активности в области инноваций, доля инновационной продукции по отношению к ВВП, внутренние текущие затраты на исследования и разработки по отраслям науки, число организаций, выполнявших исследования и разработки и т.д.

Изучив показатели динамики развития науки и инновационной деятельности в стране за 2003-2009 годы, теоретическую основу и методологическую базу, я пришла к выводу, что динамика в целом положительная и это связано в первую очередь со вниманием, которое правительство оказывает развитию науки в стране.

Также я укрепила в себе знания по статистике, используя в практической части моей работы методы статистики. Использовав графики, диаграммы и таблицы наглядно и доступно показала положение дел и попыталась создать целостную картину развития науки в период 2003-2009 годов, выявив тенденции развития рынка инновационной деятельности в нашей стране.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Статистический сборник «Наука и инновационная деятельность 2005- 2009гг.» Агентство РК по статистике. Астана 2010г.

2. «Статистика»; В.М. Гусаров «Юнити»; Москва 2003г.

3. «Общая теория статистики»; В.А. Елемесова Москва 2004г.

4. «Социально-экономическая статистика»; под ред. Башкатова. Москва 2002г.

5. «Социально-экономическая статистика»; под ред. Салина, Шпаковской. Москва 2004г.

6. www.stat.kz

 

 

 



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: 2019-12-28 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: