之后计算求得该组5个制品减重百分数的平均值xi，作为该组实验的结果。表6-9 实验结果表6-10 实验结果表6-11 实验结果表6-9～表6-11中，每一行为一组实验数据，各因素下为对应的水平号。表6-10～表6-11中实验号5、13、14的实验结果明显小于其他数据，后续数据处理中保留了这些数据，没有作为奇异项处理。图6-32 一个注塑周期的实验数据图所有数据统一在一个时间轴下记录，为后续数据分析提供了便利。......
2023-07-02
实验科学研究、开发投入与产出的相关分析
【摘要】：近些年来，我国科学技术创新取得了重大进展，从研发投入、研发人员、论文、专利数量以及重大科技成果产出来看，我国科技实力得到巨大提升．无论是科学研究还是技术创新，都表现出很强的跟进和创新能力，追赶的步伐不断加快，在一些重要科研领域正在从“量变”走向“质变”，在一些新的科技竞争制高点上也占有一席之地．但是，我国与发达国家的科技实力还存在一定的差距，产生这种差距的原因何在？
近些年来，我国科学技术创新取得了重大进展，从研发投入、研发人员、论文、专利数量以及重大科技成果产出来看，我国科技实力得到巨大提升．无论是科学研究还是技术创新，都表现出很强的跟进和创新能力，追赶的步伐不断加快，在一些重要科研领域正在从“量变”走向“质变”，在一些新的科技竞争制高点上也占有一席之地．但是，我国与发达国家的科技实力还存在一定的差距，产生这种差距的原因何在？我们以下从科技投入与产出方面来具体了解我国科研与开发机构的科技活动情况，以期找到原因所在．
表12-2给出了我国科研与开发机构科技投入与产出的部分代表指标（费宇，2014）．其中，科技投入指标为：R&D 人员全时当量x1（单位：万人年），R&D 经费支出x2（单位：亿元），政府资金x3（单位：亿元），企业资金x4（单位：亿元）；科技产出指标为：发表科研论文y1（单位：篇），专利申请受理y2（单位：件），发明专利y3（单位：件）．应用这些数据进行典型相关分析来研究我国科研与开发机构科技投入与产出的关系．
表12-2 我国科学研究与开发机构科技投入与产出情况表
（1）根据表12-2导入数据
＞x1＝c(20．4,20．3,21．5,23．1,25．5,26．0,27．7,29．3,31．6,34．4)
＞x2＝c(399．0,431．7,513．1,567．3,687．9,811．3,996．0,1186．4,1306．7,1548．9)
＞x3＝c(320．3,344．3,424．7,481．2,592．9,699．7,849．5,1036．5,1106．1,1292．7)
＞x4＝c(20．8,22．4,17．6,17．3,26．2,28．2,29．8,34．2,39．9,47．4)
＞y1＝c(97500,104699,109995,118211,126527,132072,138119,140818,148039,158647)
＞y2＝c(4836,5464,6814,8026,9802,12536,15773,19192,24059,30418)
＞y3＝c(1393,1972,2088,2191,2467,3102,4077,5249,7862,10935)
＞X＝data．frame(x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3)
（3）把数据标准化后求典型相关系数
＞xy＝scale(X)
＞ca＝cancor(xy[,1：4],xy[,5：7])
＞ca＄cor
[1]0．9996747 0．9248488 0．6972691
（4）x 的典型载荷
（5）y 的典型载荷
(www.chuimin.cn)
（6）相关系数的检验
以上结果说明，前两对典型相关变量通过了相关系数的检验．
根据x 的典型载荷和y 的典型载荷的结果，前两对典型相关变量的表达式为
经过典型相关系数的显著性检验，可知需要前两对典型变量，即在显著性水平为0．05时，前两个典型相关是显著的．我们利用前两对典型变量分析问题，达到了降维的目的，第一对典型变量的相关系数为0．999 674 7，第二对典型变量的相关系数为0．924 848 8，说明u1 和v1 以及u2 和v2 之间具有高度的线性相关关系．
在第一对典型变量u1 和v1 中，u1 为我国科研与开发机构科技投入指标的线性组合，其中x2（R&D 经费支出）和x3（政府资金）相对其他变量有较大的载荷，说明科技经费和政府资金在科技投入中占主导地位；x3（政府资金）相对x4（企业资金）有较大的载荷，说明我国科研与开发机构的科技活动中，政府资金所做的贡献大于企业资金，政府资金的激励作用更大；同时x2 （R&D 经费支出）相对x1（R&D 人员全时当量）有较大的载荷，说明科技投入过程中，经费所起的作用大于人员的作用．v1 为我国科研与开发机构科技产出指标的线性组合，其中y2 （专利申请受理）和y3（发明专利）相对其他变量有较大的载荷，说明专利申请受理和发明专利对科研与开发机构科技产出贡献很大．
在第二对典型变量u2 和v2 中，u2 为我国科研与开发机构科技投入指标的线性组合，其中仍然是x2（R&D 经费支出）和x3（政府资金）有较大的载荷，v2 为我国科研与开发机构科技产出指标的线性组合，其中y2（专利申请受理）和y3（发明专利）有较大的载荷．
第二对典型变量与第一对典型变量载荷比重情况相似，但符号有较大差异．
（7）画得分等值平面图
＞u＜-as．matrix(xy[,1：4])%∗%ca＄xcoef
＞v＜-as．matrix(xy[,5：7])%∗%ca＄ycoef
＞par(mfrow＝c(1,2))
＞plot(u[,1],v[,1],xlab＝＂u1＂,ylab＝＂v1＂)
＞abline(0,1)
＞plot(u[,2],v[,2],xlab＝＂u2＂,ylab＝＂v2＂)
＞abline(0,1)
运行的结果如图12-2所示．
图12-2 得分等值平面图
从图12-2可以看出，第一对典型变量的得分散点近似在一条直线上分布，两者之间呈高度线性相关关系，散点图上没有离开群体的差异点．第二对典型变量的得分散点也近似在一条直线上分布，虽有偏离情况发生，但总体上还是呈现出了线性相关关系．
综合第一对典型变量和第二对典型变量来看，我国科研与开发机构的科技投入与产出之间的关系很稳定，整体平稳．
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