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