ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЖИЗНИ РОССИЯН

Целью исследования является статистический анализ уровня развития информационных технологий в Российской Федерации.
В соответствии с целью поставлены следующие задачи:
• рассмотреть влияние информационных технологий на качество жизни граждан Российской Федерации;
• проанализировать понятие и сущность информационных технологий как объект статистического анализа;
• рассмотреть степень изученности сферы информационно-коммуникационных технологий;
• изучить основные источники информации об уровне информационных технологий в России и мире;
• исследовать факторы, влияющие на число доменных имён .RU в Российской Федерации;
• провести кластерный анализ субъектов Российской Федерации по уровню развития ИКТ;
• проанализировать и спрогнозировать временной ряд числа доменных имён .RU по Российской Фед ...

Оглавление
Введение 3
Глава 1. Информационные технологии как объект статистического анализа 8
1.1. Информационные технологии: понятие и сущность 8
1.2. Основные источники информации об уровне информационных технологий в России и мире 12
1.3. Современное состояние и степень изученности сферы информационных технологий 23
Глава 2. Обзор состояния информационных технологий в России 29
2.1. Общая характеристика отрасли информационно-коммуникационных технологий в России 29
2.2. Российское и мировое доменное пространство: итоги и перспективы развития 34
2.3. Интернет-проникновение в России 44
Глава 3. Анализ влияния социально-экономических факторов субъектов Российской Федерации на ключевые показатели уровня развития ИКТ 49
3.1. Анализ влияния социально-экономического развития субъекта РФ на число доменных имён .RU на 1000 жителей 49
3.2. Классификация регионов РФ по уровню развития ИКТ 59
3.3. Анализ и прогнозирование числа доменных имён .RU 76
Заключение 87
Список использованной литературы 91
Приложение 94

Введение
Актуальность темы исследования. Современная интеллектуально-информационная революция оказала большее влияние на все сферы общественной жизни, по сравнению с достижениями социального прогресса и технической революцией прошлого. Она сопровождалась глобальными изменениями в обработке, хранении и обращении информации.
Американский учёный Э. Тоффлер в своей работе «Третья волна» пишет о трёх этапах, характеризующих влияние развития информационных технологий на социальные процессы общества. С помощью «трёх волн» автор описывает воздействие информативизации на понимание информации человеком и закономерные сдвиги общественного поведения.
В традиционном обществе «первой волны» число информационно насыщенных сообщений было крайне низкое. Массовая коммуникация, как средство «второй волны» стала новым способом социализации. Энергия средств массовой коммуникации текла по региональным, этническим, племенным каналам, стандартизируя образы, бытующие в обществе. Главное отличие «третьей волны» в том, что она не только характеризуется высокой скоростью внедрения инноваций, но и трансформирует базовую организацию информации. Вследствие этого, человек теряет возможность обновлять эту имиджевую базу данных адекватно времени.
При анализе общественных последствий информатизации необходимо обращать внимание на существование закономерностей, которые характеризуют алгоритм трансформации данных явлений. К становлению новой идеологии общественного поведения приводит изменение существующей системы ценностей, которая претерпевает изменения под воздействием информатизации. Новая идеология проявляется в изменении общественного образа жизни, трансформации материальных, временных и трудовых ресурсов каждого человека и переходе к новым видам культурного, трудового и потребительского поведения. Информатизация и переход к информационному обществу характеризуются масштабностью изменений в поведении людей и их жизнедеятельности. Изменяется привычная на тот момент система ценностей, характер восприятия нравственных и культурных ценностей. Образ, качество и ритм жизни также претерпевают значительные изменения.
Данная проблематика играет огромную роль в жизни России, так как она обусловлена не только потребностью обеспечения высокого уровня жизни населения и поддержания престижа страны в мировом сообществе, но и необходимостью решения задачи модернизации и развития инновационной экономики, поставленной правительством. Инновационная экономика неразделима с информационным развитием личности. Одно невозможно без другого.
В течение последних лет цифровые принципы обработки и предоставления информации постоянно использовались. Они способствовали внедрению компьютерных, фото- и видеотехнологий и открытого перехода с одного информационного устройства или услуги на другие. Именно это привело к такому масштабному распространению информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), сделало их незаменимыми помощниками не только в бизнесе и производстве, но и в повседневной жизни общества. Уже сейчас мы видим, как существенно трансформирует использование ИКТ образ жизни населения.
Современная ситуация ставит задачу анализа населения страны с двух сторон: с одной стороны, как пользователя устройствами, услугами и возможностями, которые предоставляются ИКТ, с другой – как субъекта, постоянно адаптирующегося к изменяющимся условиям.
В настоящее время использование ИКТ приобретает ключевое значение. Модернизация экономики и общества на основе разработки и повсеместного внедрения информационных технологий – центральная задача как социального, так и экономического развития России. Информационно-коммуникационные технологии подтвердили свою эффективность, с каждым годом их популярность среди россиян всё выше. В «Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года» проблема развития ИКТ непосредственно связана с основными вопросами повышения уровня жизни населения и развития общества в целом. В документе отмечается, что цели государственной политики в области развития ИКТ – это создание и развитие информационного общества; развитие экономической, социальной, политической, культурной сфер жизни общества; повышение качества жизни граждан.
Масштабность влияния информатизации на повседневную жизнь требует изыскания способов и направлений для специальной подготовки людей для быстрейшей их адаптации к новым условиям жизнедеятельности. В новых реалиях, в частности, в условиях новой цифровой информационной среды, уже совершенно недостаточным оказывается теоретический, умозрительный анализ влияния информатизации на повседневную жизнь людей, в первую очередь, на изменение их ценностных ориентиров и образа жизни. В настоящее время особое значение приобретают специальные обследования и опросы населения, направленные на выявление конкретной ситуации, достигнутого прогресса и имеющихся недостатков в деле подготовки населения к жизнедеятельности в условиях информационного общества.
Целью исследования является статистический анализ уровня развития информационных технологий в Российской Федерации.
В соответствии с целью поставлены следующие задачи:
• рассмотреть влияние информационных технологий на качество жизни граждан Российской Федерации;
• проанализировать понятие и сущность информационных технологий как объект статистического анализа;
• рассмотреть степень изученности сферы информационно-коммуникационных технологий;
• изучить основные источники информации об уровне информационных технологий в России и мире;
• исследовать факторы, влияющие на число доменных имён .RU в Российской Федерации;
• провести кластерный анализ субъектов Российской Федерации по уровню развития ИКТ;
• проанализировать и спрогнозировать временной ряд числа доменных имён .RU по Российской Федерации.
Объектом исследования является уровень развития информационных технологий в Российской Федерации.
Предмет исследования – показатели, характеризующие уровень развития информационных технологий в Российской Федерации.
Научная новизна работы заключается в том, что впервые в отечественной статистике проведён анализ доменных имён .RU и факторов, влияющих на плотность доменных имён в субъектах Российской Федерации.
Информационная база – публикации Министерства связи и массовых коммуникаций Российской Федерации (Минкомсвязи России) , Федеральной службы государственной статистики , Евростата и другие открытые официальные интернет источники.
Теоретическая база – труды российских и зарубежных авторов, посвященные проблемам информационной развитости российского общества.
Работа состоит из трех глав. В рамках первой главы рассматриваются основные показатели и термины, использующиеся при анализе сферы информационно-коммуникационных технологий, проводится обзор основных источников информации об уровне информационных технологий и работ, целью которых стоит исследование ИКТ-технологий. Во второй главе представлена текущая ситуация в сфере ИКТ в России, проводится анализ рынка национальных доменных имён, рассматривается распространённость Интернета в России. Третья глава посвящена непосредственно статистическому анализу межрегиональных показателей ИКТ. В конце работы приводятся список литературы и приложение, в котором расположены таблицы, не вошедшие в основную часть.

человек населения. В первую очередь бросается в глаза кластер, состоящий из Чешской Республики, Австрии, Дании, Швеции и Бельгии. Данный кластер характеризуется невысоким числом регистраций, малой численностью населения, высокой плотностью доменных имён (от 1200 до 2300 доменных имён на 10 тыс. человек населения).На фоне остальных стран выделяется .ch – домен Швейцарии с максимальной плотностью доменных имён. Здесь на 10,000 человек приходится 2400 доменов. Швейцария характеризуется высоким уровнем информационных технологий. Подавляющее число населения (87%) пользуется Интернетом. Такая высокая плотность доменов объясняется тем, что зона .ch является общедоступной, и любой желающий, без каких-либо ограничений, может зарегистрировать в ней домен.Рис. SEQ Рисунок \* ARABIC 9. Распределениестран по численности населения, количеству зарегистрированных доменных имён, числу доменных имён на душу населения, 16 стран, 2016 г.Источник: Домены РоссииПерейдём непосредственно к анализу национальных доменов Российской Федерации, к которым относятся домены .ru, .рф и .su. Домен .ru – национальный домен верхнего уровня России. Домен .рф – уникальный в своём роде домен. Домен .рф – национальный кириллический домен верхнего уровня России. Он стал доступен для навигации в глобальном Интернете 12 мая 2010 года. Отметим, что домен .рф оказался первым национальным кириллическим доменом верхнего уровня в истории Интернета. Домен .su – необычный национальный домен. В 1990 году домен .su был выделен Советскому Союзу. Несмотря на то, что СССР не существует более двух десятков лет, домен .su всё ещё функционирует – настолько мощным оказалось международное правовое наследие СССР.Сайт проекта «Домены России» предоставляет следующие данные о развитии российского Интернета и доменов .RU, .РФ. По итогам 2015 года в .RU насчитывалось 5 041 685 доменных имен, в .РФ – 744 360 имён, в .SU – 103 542 домена. За год число доменных имен в .RU возросло на 180 000 (4%). Рис. SEQ Рисунок \* ARABIC 10. Динамика количества доменов .RU, 2010-2015 гг.Источник: Домены РоссииДомен .РФ сохранил 16е место среди ccTLDs Европы, опережая домены Черногории, Румынии, Венгрии, Украины. При этом домен .РФ является лидером среди национальных доменов верхнего уровня на национальных языках (IDN ccTLDs).Распределение доменных имен между физическими и юридическими лицами в доменах .RU и .РФ идентично: в .RU 77,5% имен зарегистрировано физическими лицами (в .РФ – 77,0%) и 22,5% – юридическими (в .РФ – 23,0%). Количество нерезидентов Российской Федерации в домене .РФ за 4 года выросло с 3% в конце 2010 года до 6% в конце 2015 года. Это связано с тем, что до 11 ноября 2011 года в домене .РФ действовало ограничение, в соответствии с которым право на регистрацию домена второго уровня в домене .РФ в первый год открытой регистрации имели только граждане России. В домене .RU количество нерезидентов также подросло – с 12% в 2010 году до 16% в 2015. Это свидетельствует об интересе к доменным именам в российских национальных доменах среди иностранных граждан.2.3. Интернет-проникновение в РоссииВсероссийский центр изучения общественного мнения (ВЦИОМ) опросил россиян, с каких устройств они выходят в Интернет чаще всего, какова доля интернет-пользователей в России и какие ресурсы они посещают. В целом за последний год доля интернет-пользователей в стране практически не претерпела изменений – это около двух третей россиян (65,67% в 2014 г. и 69,34% в 2015 г.). Доля тех, кто выходит в сеть ежедневно, продолжает расти ежегодно. С 2006 года эта цифра возросла в десять раз (с 4,97% до 52,34%). Несколько раз в неделю или месяц обращается к Интернет-ресурсам каждый пятый (17,05%). Ежегодно наиболее активными потребителями контента является молодёжь, среди 18–24-летних Интернетом пользуются практически все (96,21%). Также активно выходят в Сеть жители Москвы и Санкт-Петербурга (87,56%), лица с высоким достатком (85,23%), имеющие неоконченное и законченное высшее образование (80,97%).По оценке ВЦИОМ в отличие от стационарных устройств, переносные гаджеты с каждым годом используются всё активнее. С 2012 по 2015 год доля тех, кто пользуется планшетами для выхода в Интернет возросла в 10 раз (с 4,34% до 40,87%), смартфоном – в 3,5 раза (с 14,88% до 55,45%). Также увеличилась доля лиц, выходящих в Сеть через ноутбуки и нетбуки (с 38,34% до 60,76% в 2015 году). С помощью мобильного телефона пользуется Интернетом каждый третий (33,34%). В то же время, доля лиц, выходящих в Интернет через компьютеры, сократилась с 49% в 2012 году до 45% в 2015. С различной периодичностью просматривают сайты, пользуются социальными сетями и скачивают файлы с компьютеров 73,33% интернет-пользователей, тогда как в 2012 году их доля составляла 77,65%. Рис. SEQ Рисунок \* ARABIC 11. Устройства, используемые для ежедневного выхода в Сеть (% от всех пользователей Интернета), в 2012 и 2015 гг.Источник: Всероссийский центр изучения общественного мнения (ВЦИОМ)В 2012 году самыми популярными причинами выхода в Сеть были работа и учеба (51%), новости о стране и мире (47%) и получение необходимой информации (46%). Опрошенные могли указать несколько вариантов ответов. В 2015 году интернет-пользователи применяли Интернет прежде всего, для прослушивания музыки, просмотра фильмов, чтения книг (56%), для получения необходимой информации и расширения кругозора (55%) и для того, чтобы следить за новостями, событиями в мире и стране (55%). По данным Омнибуса GfK, немецкой исследовательской компании, 84 миллиона человек в возрасте от 16 лет и старше являются пользователями Интернета в России. В опросе участвовало 11000 респондентов. В 2014 году 67,5%. населения в возрасте старше 16 лет пользовались услугами Интернета, в 2015 году – 70,4%.Рис. SEQ Рисунок \* ARABIC 12. Динамика доли пользователей Интернета старше 16 лет в России, %, 2008 – 2015 гг.Источник: Омнибус GfKАктивное использование россиянами мобильных устройств и развитие мобильного интернета стало стимулом впечатляющего прироста Интернет-аудитории. Согласно результатам GfK, с 2014 по 2015 гг. пользование Интернетом со смартфонов выросло более чем в два раза. Более трети россиян в возрасте от 16 лет (37,2%) выходили в Интернет со смартфона и каждый пятый (19,2%) – с планшета (в 2014 году - 17,6% и 8,4% соответственно). Также стимулом к развитию мобильного интернета стали его выгодные пакеты телеком-операторов и активное развитие точек Wi-fi. Рис. SEQ Рисунок \* ARABIC 13. Динамика доли интернет-пользователей старше 16 лет, использующих мобильные устройства для ежедневного выхода в Сеть (% от всех пользователей Интернета), с 2013 по 2015 гг.Источник: Омнибус GfKВ 2015 году в РФ 50 млн. человек (42% взрослого населения страны) пользовались доступом в Интернет с мобильных устройств. Отметим, что в 2015 году рост Интернет пользователей происходил за счёт людей более старшего возраста. Рис. SEQ Рисунок \* ARABIC 14. Профиль пользователя Интернета, 2015 гг.Источник: Омнибус GfKПо данным GfK, проникновение Интернета в среду молодых россиян (16–29 лет) составило 97% и достигло предельных значений еще в предыдущие годы. Молодёжь активно осваивала Интернет с мобильных устройств. Среди аудитории 16-29 лет наблюдается самая высокая доля пользователей Интернета со смартфонов (70%) и планшетов (35%).Вышеприведенные данные ярко иллюстрируют, что в технологическом отношении, в сферах применения и использования информационных технологий Россия уверенно следует за развитыми странами и приближается к формированию информационного общества. Глава 3. Анализ влияния социально-экономических факторов субъектов Российской Федерации на ключевые показатели уровня развития ИКТ3.1. Анализ влияния социально-экономического развития субъекта РФ на число доменных имён .RU на 1000 жителейВ рамках данного раздела работы анализируются показатели, касающиеся уровня развития информационно-коммуникационных технологий в регионах Российской Федерации. Учитывая, что цель работы – исследование факторов, влияющих на уровень информационных технологий в Российской Федерации, в качестве переменной, отражающей развитие субъекта Российский Федерации в сфере ИКТ, было выбрано число доменных имён на 1000 жителей. Эта переменная содержит в себе долю жителей, пользующихся Интернетом, долю компаний, продвигающих свой бизнес с помощью Интернета, длительность пребывания жителей в сети Интернет, активность интернет-покупок, стоимость интернет-траффика, возможность выхода в Сеть для самых широких слоев населения, развитость вторичного рынка доменных имен, стоимость доменного имени. В качестве наблюдений из базы данных сайта Домены России и Единой межведомственной информационно–статистической системы (ЕМИСС) были взяты следующие показатели для 82 субъектов Российской Федерации (по состоянию на 2014 г.):domen (Y) – результативный признак, число доменных имён .RU на 1000 человек населения, домены единица измерения;unempl (X1) – уровень безработицы, по данным выборочных обследований населения по проблемам занятости, в среднем за год, в процентах;orgPC (X2) – число персональных компьютеров на 100 работников, штук;link (X3) – объем услуг связи на душу населения, рублей;small (X4) – число малых предприятий на 10000 человек населения;food (X5) – оборот общественного питания, в фактически действовавших ценах, миллионов рублей;retail (X6) – оборот розничной торговли, в фактически действовавших ценах, миллионов рублей.Для того чтобы модель удовлетворяла всем необходимым требованиям, все денежные переменные были прологарифмированы в целях достижения нормального закона распределения.Вышеназванные факторы были выбраны для анализа с целью выявления зависимости числа доменных имён .RU на 1000 жителей субъекта РФ (Y) от следующих переменных: уровня развития регионов страны (переменная X1), объема услуг связи на душу населения (переменная X3), уровня развития малого бизнеса (переменная X4), уровня внутренней торговли и потребления платных услуг населением в субъектах Российской Федерации (переменные X5, X6), и непосредственно фактора, напрямую влияющего на рынок доменных имён, а именно числа персональных компьютеров на 100 работников (X2).Перейдём к более детальному анализу результативной переменной «Число доменных имён .RU на 1000 жителей» и исследуем закон распределения, которому она подчиняется. Изначально построим гистограмму частот по исходным данным и сравним ее с нормальным распределением (рис. 15).Рис. SEQ Рисунок \* ARABIC 15. Гистограмма распределения числа доменных имён .RU на 1000 жителейГистограмма не опровергает наше предположение о нормальном распределении результативной переменной. Теперь по полученной переменной оценим присутствие в данной совокупности выбросов. Для этого в первую очередь построим ящичковую диаграмму по переменной «число доменных имён на 1000 жителей» (рис.16).Рис. SEQ Рисунок \* ARABIC 16. Ящичковая диаграмма числа доменных имён .RU на 1000 жителейУдалим наблюдения, которые при проведении анализа в пакете IBM SPSS Statistics имеют значения, превышающие допустимые границы. К ним относятся г. Москва, г. Санкт-Петербург, Амурская область, Смоленская область, Мурманская область, Московская область, Воронежская область и Ярославская область. Теперь наша зависимая переменная свободна от выбросов, и можно продолжить исследование.Следующий тест Колмогорова-Смирнова проведем в пакете IBM SPSS Statistics по зависимой переменной Y. Получим следующие результаты:Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 5 Результаты проверки гипотезы о нормальномраспределении переменной domen методом Колмогорова-Смирнова domenПараметры нормального распределенияa,bСреднее значение14,59Среднеквадратичное отклонения7,46Наибольшие экстремальные расхожденияАбсолютная0,06Положительные0,05Отрицательные-0,06Статистика критерия0,06Асимптотическая значимость (2-сторонняя),200c,da. Проверяемое распределение является нормальнымb. Вычислено из данных.c. Коррекция значимости Лильефорса.d. Это нижняя граница истинной значимости.Данный метод подтверждает принадлежность распределения величины Y нормальному закону распределения. Далее проведем корреляционный анализ, чтобы выявить степень взаимосвязи зависимой переменно с объясняющими и корреляции между самими факторами. Для этого воспользуемся пакетом IBM SPSS Statistics. Результаты расчетов парной корреляции представлены в Таблице 6.Полученные результаты свидетельствуют о наличии средней положительной связи между зависимой переменной Y (число доменных имён .RU на 1000 жителей) и числом малых предприятий на 10000 человек населения (парный коэффициент корреляции составляет 0,442). В то же время, была выявлена средняя отрицательная взаимосвязь между зависимой переменной Y и уровнем безработицы, коэффициент парной корреляции составил -0,423. Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 6 Парные коэффициенты корреляцииdomenunemplorgPClinksmallfoodretaildomenКорреляция Пирсона1-,423**,313**-,024,442**,312**,318**Знач. (двухсторонняя),000,007,837,000,007,002unemplКорреляция Пирсона1-,008-,119-,335**-,311**-,326**Знач. (двухсторонняя),947,314,000,000,001orgPCКорреляция Пирсона1,262*,400**-,255*-,315**Знач. (двухсторонняя),024,000,028,006linkКорреляция Пирсона1,271**,057,014Знач. (двухсторонняя),001,630,903smallКорреляция Пирсона1,264*,228Знач. (двухсторонняя),023,050foodКорреляция Пирсона1,444**Знач. (двухсторонняя),000retailКорреляция Пирсона1Знач. (двухсторонняя)**. Корреляция значима на уровне 0,01 (двухсторонняя).*. Корреляция значима на уровне 0,05 (двухсторонняя).Между некоторыми независимыми переменными также прослеживается довольно тесная взаимосвязь; такие факторы, как логарифм оборота общественного питания и логарифм оборота розничной торговли, коэффициент корреляции между которыми составляет 0,444; число малых предприятий на 10000 человек населения и число персональных компьютеров на 100 работников (коэффициент корреляции 0,400). Выявлена средняя отрицательная взаимосвязь между следующими независимыми переменными: уровень безработицы и число малых предприятий на 10000 человек (корреляция составила -0,335); уровень безработицы и логарифм оборота розничной торговли (парная корреляция равна -0,326); число персональных компьютеров на 100 работников и логарифмом оборота розничной торговли, паркая корреляция между которыми достигает -0,315. Остальные переменные между собой коррелируют несильно.Следующим этапом анализа будет исследование проблемы мультиколлинеарности. Чтобы формально проверить проблему наличия мультиколлинеарности, оценим VIFы (Variance Inflation Factor) – фактор роста дисперсии, при введении регрессора в модель. В пакете Eviews были получены следующие результаты. Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 7 Результаты оценки VIFов в пакете EviewsCoefficientVarianceUncenteredVIFCenteredVIFVariableC 543.86 1689.87 NAX1 0.02 48.411.07X2 4.77E-12 3.621.90X3 4.93 1194.121.70X4 0.004 65.212.11X5 0.02 349.612.01X6 3.03 768.37 2.02Значения VIFов не превышают трёх, следовательно, мультиколлинеарность не была выявлена. Для построения адекватной и работающей модели необходимо определить, является ли выборка однородной. Для этих целей можно использовать тест Чоу, проведённый в пакете Eviews. Fнабл=1,22< Fкрит= 2,10, соответственно гипотеза Н0 о равенстве коэффициентов регрессии не отвергается на уровне значимости α=0,05. Исходя из этого, можно сделать вывод, что наша выборка является однородной.Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 8 Тест Чоу в EviewsF-statistic1.22Prob. F (8,58)0.30Log likelihood ratio11.53Prob. Chi-Square(8)0.17Wald Statistic 9.78Prob. Chi-Square(8)0.28Для того чтобы определить вид функциональной формы, необходимо обосновать справедливость применения линейной регрессионной модели. Проверим гипотезу о линейности модели, используя RESET-тест. Данный тест основан на влиянии вспомогательной регрессии зависимой переменной на факторы исходной модели плюс различные степени оцененных по исходной модели значений зависимой переменной. Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 9 RESET-тест в EviewsValuedfProbabilityF-statistic1,00(2, 64)0,37Likelihood ratio2,282,000,32Гипотеза о линейности модели не отвергается на уровне значимости α=0,01.Модель имеет наилучшие оценки при условии, что данные оценки являются несмещенными, состоятельными и эффективными. Для этого необходимо, чтобы выполнялись определенные предпосылки, такие как:Случайный характер остатков;Нулевая средняя величина остатков, не зависящая от x; Гомоскедастичность, т.е. одинаковая дисперсия каждого отклонения εi для всех наблюдений;Нормальное распределение остатков/Так как сами ошибки являются ненаблюдаемыми величинами, их оценка невозможна. Поэтому анализу подвергаются остатки. Чтобы убедиться в том, что полученные МНК оценки являются наилучшими, проверим перечисленные предпосылки. Проверка данной гипотезы аналогична той, что была описана в начале работы для исходных переменных. Первым тестом, который поможет определить закон распределения остатков? будет критерий Колмогорова-Смирнова. Нулевая гипотеза состоит в том, что распределение остатков согласуется с нормальным. Для этого воспользуемся пакетом SPSS. Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 10 Результаты проверки гипотезы о нормальном распределении переменной error методом Колмогорова-СмирноваErrorN74Параметры нормального распределенияa,bСреднее значение,0001Среднеквадратичная отклонения4,64Наибольшие экстремальные расхожденияАбсолютная,086Положительные,086Отрицательные-,068Статистика критерия,086Асимптотическая значимость (2-сторонняя),200c,da. Проверяемое распределение является нормальным.b. Вычислено из данных.c. Коррекция значимости Лильефорса.d. Это нижняя граница истинной значимости.Таким образом, согласно данному критерию гипотеза не отвергается на уровне значимости 0,05.В пакете Eviews был проведён текст Уайта – тест, имеющий наибольшую надёжность, так как учитывает нелинейные связи.Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 11 Тест Уайта в EviewsF-statistic0.55Prob. F(35,38)0.95Obs*R-squared25.04Prob.Chi-Square(35)0.89Scaled explained SS29.63Prob.Chi-Square(35)0.72Данный тест не выявил наличие гетероскедастичности в нашей модели.Итак, согласно проведенному ранее анализу лучшей оказалась модель, рассматривающая все перечисленные переменные. Модель и все коэффициенты значимы.Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 12 Метод наименьших квадратов в EviewsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-7,0325,03-0,280,78X1-0,510,15-3,400,00X20,320,142,250,03X3-5,661,67-3,400,00X40,070,024,320,00X5-3,041,34-2,270,00X64,691,582,970,00R-squared0.658 Mean dependent var15.676Adjusted R-squared0.631 S.D. dependent var7.457S.E. of regression4.880 Akaike info criterion1.110Sum squared resid1571.863 Schwarz criterion1.359Log likelihood-33.071 Hannan-Quinn criter.1.209F-statistic14.926 Durbin-Watson stat0,524Prob(F-statistic)0.000Регрессия имеет вид: Y = -7,03-0,51*X1+0,32*X2-5,66*X3+0,07*X4-3,04*X5+4,69*X6 (-3,40) (2,25) (-3,40) (4,32) (-2,27) (2,97) Объясняющая способность модели (R2) составляет 66%. Коэффициенты регрессии β1, β2 , β3 , β4, β5, β6 показывают, на сколько единиц в среднем изменится зависимая переменная из-за изменения факторов на единицу. Согласно полученной модели, прирост числа доменов .RU на 1000 жителей составит в среднем 0,51 домена при уменьшении уровня безработицы (Х1) на 1%. Действительно, чем ниже уровень безработицы, тем более развита экономика субъекта РФ, больше компаний регистрируют доменные имена. При изменении числа персональных компьютеров на 100 работников (Х2) на 1 штуку прирост числа доменов . RU на 1000 жителей составит 0,36 доменов. Оснащённость фирм компьютерами показывает, что предприятие идёт в ногу со временем, активно использует все достижения технического прогресса. Предприятие без сайта имеет меньший вес в глазах клиента, так как клиентам будет сложно узнать информацию о фирме без сайта. Увеличение логарифма объёма услуг связи (Х3) на 1 повлечет уменьшение числа доменных имён .RU на 1000 жителей на 5,66 доменов.