Regression analysis and prevision of public spendings at federal government's science, technology and innovation

Renata Gomes Cordeiro, Munir de Sá Mussa, Henrique Rego Monteiro da Hora, Alline Sardinha Cordeiro Morais

Abstract


Innovation has been increasingly recognized as one of the factors that have a strong positive impact on economic development and competitiveness. Giving knowledge and disseminating information that will contribute to a better understanding of the various forms of incentive, especially governmental, are of vital importance for the generation of new knowledge and technological innovation. The objective of this article is to prevision the investments in science and technology expended by the federal government for the period from 2014 to 2018. For this purpose, using CurveExpert software and the data mining technique known as regression, which aims to predict numerical values, data from federal investments available between 2000 and 2013 are analyzed. Based on the graphs generated and the technique used, it was possible to obtain an analysis of the behavior of federal government investments in the period 2000 to 2018, showing periods of growth, low rates and stability. Concluding, therefore, the calculation for the period from 2014 to 2018 is an increase in federal government investments in two of the institutions addressed in the study and slight decrease for two others.


Keywords


Research and Development; Data mining; Regression analysis; Innovation

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