АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА МНОГОМЕРНЫМИ СТАТИСТИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье проведен многомерный анализ показателей инновационного потенциала Приволжского федерального округа. Методом к-средних составлена многомерная классификация субъектов округа. Средствами факторного анализа осуществлена визуализация многомерных данных.

Об авторах

Алла Юрьевна Трусова

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева

Автор, ответственный за переписку.
Email: lioner97@mail.ru

Список литературы

  1. Российский статистический ежегодник. 2017: стат. сб. /Росстат. М., 2017. 686 с.
  2. Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: учебник. М.: Финансы и статистика, 2000. 352 с.
  3. Сошникова Л.А., Тимашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике: учеб. пособие для вузов / под ред. проф. В.Н. Тимашевича. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. 598 с.
  4. Наследов А.Д. SPSS 17: профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2008.
  5. Бортник И., Зинов В., Коцюбинский В., Сорокина А. Индикаторы инновационного развития регионов России для целей мониторинга и управления // Инновации. 2014. № 11 (181). C. 42–49.
  6. Курносова Е.А. Оценка инновационного потенциала Самарской области // Инновации в науке. 2017. № 10 (71). С. 85–87.
  7. Макарова Е.С. Классификация показателей инновационного потенциала региона // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. № 2. С. 25–29.
  8. Маскайкин Е.П. Инновационный потенциал региона: сущность, структура, методика оценки и направления развития // Вестник Южно-Уральского государственного университета. 2014. № 21. С. 154–159.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Алла Юрьевна Трусова, 2018

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах