4. Расчет и краткосрочное прогнозирование показателей науки. Важнейшее значение для принятия управленческих решений в сфере науки имеет прогнозирование таких показателей как занятость, средняя зарплата в секторе "Наука и научное обслуживание" и др., особенно с учетом эффекта изменения макроэкономических показателей (в частности, индекса инфляции, курса доллара и других валют) и влияния тех или иных мер (экономических, законодательных, налоговых, таможенных и т.д.), предпринимаемых на государственном уровне.

    5. Применение современных статистических методов анализа нечисловых и интервальных данных. Использование статистики объектов нечисловой природы в выборочных обследованиях даст возможность реализовать идеи, изложенные в упомянутом выше сборнике. В частности, регрессионный анализ в пространствах разнотипных признаков (объектов нечисловой природы) даст возможность оценить эффективность финансирования, а статистика интервальных данных позволит учесть неизбежные неточности в имеющихся данных.

    6. Анализ существующей системы приоритетов отечественной науки с точки зрения объемов базового финансирования отдельных институтов, структуры государственных научно-технических программ, системы бюджетных и внебюджетных фондов, проведения экспертных опросов ведущих ученых и специалистов. Выявление наиболее перспективных направлений развития российской науки, выделение приоритетных технологий, сопоставление научно-технического развития России и развитых стран.

    7. Оценка основных тенденций развития научной сферы за последние годы (изменение структуры сети научных организаций по ведомственному признаку, численности, эффективности функционирования, направлениям исследований и т.д.). Выявление закономерностей между основными количественными и качественными показателями развития науки и базовыми макроэкономическими показателями с последующим моделированием процессов, происходящих в сфере науки, в их взаимосвязи с инновационными процессами в экономике и социальной сфере.

    8. Выделение "групп риска". Частный случай обсуждаемых выше задач - выделение (по формальным - отчетным - признакам) научных организаций, само существование которых оказывается под вопросом в ближайшем будущем.

    Прогноз "выживаемости" НИИ может быть построен с помощью обучающих выборок на основе непараметрических оценок плотности в пространстве разнотипных признаков, часть координат которых - количественные признаки, а часть - качественные.