APPLICATION NEURAL NETWORK IN THE DECISION OF PROBLEM FORMATION OF KLUSTER REGIONS THE RUSSIAN FEDER
https://doi.org/10.17073/2072-1633-2010-3-24-29
Abstract
In the article authors prove a new method of grouping of the Russian regions on level of social and economic development. Comparison of the received results with the standard ratings has allowed to draw a conclusion on comprehensible adequacy of conclusions. Authors also have noticed that the hypotheses based on this sort of methods, should be checked and prove to be true different ways.
About the Authors
J. V. GordopolovRussian Federation
N. S. Lukashevich
Russian Federation
References
1. Донченко Ю.В. Сравнительная оценка социально-экономической эффективности развития регионов Центрального федерального округа Российской Федерации // Вопросы статистики. 2004. № 12. С. 48−52 .
2. Ким Дж.−О., Мьюллер Ч.У. Факторный анализ: статистические методы и практические вопросы / Сб. работ «Факторный, дискриминантный и кластерный анализ». Пер. с англ. / Под. ред. И.С. Енюкова. – М. : Финансы и статистика, 1989.– 215 с.
3. Регионы России. Социально−экономические показатели: Стат. сб. / Росстат. − М., 2009. − 990 с.
4. Бююль А. SPSS: искусство обработки информации: Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Пер. с нем. – СПб.: ДиаСофтЮП, 2005. – 608 с.
5. Читая Г.О. Факторный анализ промышленного развития макрорегионов России // Вопросы статистики, 2006. № 2. С. 19–28.
6. Саймон Хайкин. Нейронные сети: полный курс – Neural Networks: A Comprehensive Foundation. – М.: «Вильямс», 2006. – 1104 с.
Review
For citations:
Gordopolov J.V., Lukashevich N.S. APPLICATION NEURAL NETWORK IN THE DECISION OF PROBLEM FORMATION OF KLUSTER REGIONS THE RUSSIAN FEDER. Russian Journal of Industrial Economics. 2010;(3):24-29. (In Russ.) https://doi.org/10.17073/2072-1633-2010-3-24-29