Загрязнение атмосферного воздуха негативно сказывается на состоянии общественного здоровья, следовательно, представляет собой угрозу национальной экономической безопасности. Цель данного исследования – изучить проблему загрязнения атмосферного воздуха в Сибирском федеральном округе, проанализировать ее влияние на здоровье населения и предложить возможные пути решения. Для этого решались следующие задачи: во-первых, рассматривались источники, степень опасности и основные последствия влияния загрязнения воздуха на общественное здоровье; во-вторых, исследовалась специфика экосистемы Сибирского федерального округа и экономическая ситуация региона с целью выявления факторов воздействия экономики на экологию; в-третьих, сделан анализ влияния загрязнения атмосферы на здоровье человека с опорой на статистические показатели и предложены некоторые меры по решению данной проблемы. В целях решения представленных задач использовались такие методы исследования, как синтез, сравнение, системный подход и эконометрический анализ. Сделан вывод, что загрязнение атмосферного воздуха ведет к ухудшению здоровья, проявляясь через рост смертности. Предложены некоторые меры для улучшения ситуации: для сокращения объемов выбросов вредных веществ в атмосферу и поддержания общественного здоровья необходимо внедрение энергосберегающих технологий в производство, развитие современных систем улавливания атмосферных загрязнений и мониторинга состояния атмосферы, развитие и поддержание гражданской ответственности и инициативы с целью сохранения окружающей среды, а также совершенствование правовых норм в законодательстве, касающихся охраны атмосферного воздуха.
Cравнивается метод пакетной реализации гребневой регрессии с математической моделью на основе оптимизированного байесовского критерия. Цель – проверить модель адаптированной гребневой регрессии на коррелирующих данных. Предлагаемая модель имеет преимущество, так как, помимо отбора переменных, как это делает классическая гребневая регрессия, позволяет оценить p-values построенной линейной регрессии. Кроме этого, метод позволяет регулировать параметры тьюнинга таких моделей, как гребневая регрессия или лассо, на более глубоком уровне. Методический подход применяется для многомерной выборки, в которой необходимо отсеять наименее значимые факторы, и при этом данные отличаются однородностью и разного рода выбросами. Данные взяты на основе опроса населения Российской Федерации, проведенного Высшей школой экономики.