姓名：李姝仪。
学号：2012310320
班级：12级审计二班。
一：数据集data 4-7
1）先验地预期cm和各个变量之间的关系，并计算样本相关系数。
答：先验地预期：cm与flr之间呈负相关关系，即女性文盲率越高，婴儿死亡率越低；cm与pgnp之间呈负相关关系，即人均国民产值越高，婴儿死亡率越低；cm与tfr之间呈正相关关系，即总生育率越高，婴儿死亡率就越高。
对应的样本相关系数如下表所示。
. correlate cm flr pgnp tfr
obs=64)
cm flr pgnp tfr
cm | 1.0000
flr | 0.8183 1.0000
pgnp | 0.4077 0.2685 1.0000
tfr | 0.6711 -0.6260 -0.1857 1.0000
2）做cm对flr的回归。
答：输入stata命令：
reg cm flr
source | ss df msnumber of obs = 64
f( 1, 62) =125.65
model | 243515.049 1 243515.049prob > f = 0.0000
residual | 120162.951 62 1938.11211r-squared = 0.6696
adj r-squared = 0.6643
total | 363678 63 5772.66667root mse = 44.024
cm | coef. std. err. t p>|t| [95% conf. interval]
flr | 2.390496 .2132625 -11.21 0.000 -2.816802 -1.96419
_cons | 263.8635 12.22499 21.58 0.000 239.4261 288.3009
得回归结果：cm=263.86-2.39flr。
3）做cm对flr和pgnp的回归。
答：输入stata命令：
reg cm flr pgnp
source | ss df msnumber of obs = 64
f( 2, 61) =73.83
model | 257362.373 2 128681.187prob > f = 0.0000
residual | 106315.627 61 1742.87913r-squared = 0.7077
adj r-squared = 0.6981
total | 363678 63 5772.66667root mse = 41.748
cm | coef. std. err. t p>|t| [95% conf. interval]
flr | 2.231586 .2099472 -10.63 0.000 -2.651401 -1.81177
pgnp | 0056466 .0020033 -2.82 0.006 -.0096524 -.0016408
_cons | 263.6416 11.59318 22.74 0.000 240.4596 286.8236
得回归结果：cm=263.64-2.23flr-0.0056pgnp。
4）做cm对flr、pgnp和tfr的回归。观察校正拟合优度的变化。
答：输入stata命令：
reg cm flr pgnp tfr
source | ss df msnumber of obs = 64
f( 3, 60) =59.17
model | 271802.616 3 90600.8721prob > f = 0.0000
residual | 91875.3836 60 1531.25639r-squared = 0.7474
adj r-squared = 0.7347
total | 363678 63 5772.66667root mse = 39.131
cm | coef. std. err. t p>|t| [95% conf. interval]
flr | 1.768029 .2480169 -7.13 0.000 -2.264137 -1.271921
pgnp | 0055112 .0018782 -2.93 0.005 -.0092682 -.0017542
tfr | 12.86864 4.190533 3.07 0.003 4.486323 21.25095
_cons | 168.3067 32.89166 5.12 0.000 102.5136 234.0998
得回归结果：cm=168.31-1.
77flr-0.0055pgnp+12.87tfr。
观察发现校正拟合优度随着解释变量个数的增加而不断增大，但始终小于拟合优度的数值。
5）根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么？
答：根据以上回归结果，选择4）中的模型。因为此模型中解释变量个数最多，考虑的变量因素多，且此模型的拟合优度和校正拟合优度都比前几个模型大，说明此模型对因变量的解释力较前几个模型更好些，得到的结果更准确。
6）对3）中的回归，检验flr和pgnp的联合显著性。（写出原假设、备择假设、检验统计量）
答：输入stata命令：
reg cm flr pgnp（结果略）
test flr pgnp
( 1) flr = 0
( 2) pgnp = 0
f( 2, 61) =73.83
prob > f = 0.0000
其中：原假设：h0：
β2=β3=0 备择假设：h1：β2与β3至少有一个不为零。
检验统计量：f值，f(2，61) =73.83，且prob > f =0.
0000，说明flr和pgnp通过联合显著性检验，flr和pgnp是联合显著的。
二：数据集data6-8
1）做****对时间的散点图。散点图呈现出什么样的模式？
答：输入stata命令，得散点图如下图所示：
twoway scatter close time
可以发现，散点图呈现出正相关的模式。
2）建立一个线性模型**qualcom**的****。
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