(完整word版)计量经济学实验报告(多元线性回归分析)---精品资料

TFR CM 1.000000 0.671135 0.671135 1.000000

图3 表3

由散点图（图3）和相关系数（表3）知，这两组数据的相关性较高，满足实验要求，且CM与TFR之间存在正相关关系，与预期相同。

总结:CM与FLR之间存在负相关关系，与PGNP之间存在负相关关系，与TFR之间存在正相关关系。

7.建立模型及模型检验

7-1 CM对FLR的回归模型建立及检验 【题2】

（1）建立回归模型

根据图1，建立如下线性模型：CMi??0??1FLRi??i 得出回归结果：

图4

回归方程式：CM??2.390496*FLR?263.8635【回归模型（2）】

其中：

??Se?(0.213263)(12.22499)

t?(?11.20917)(21.58395) p?(0.0000)(0.0000)

R2?0.669590 F?125.6455

（2）模型检验 ①经济意义检验

所估计的参数?1= - 2.390496，说明女性识字率(FLR)与婴儿死亡率（CM）负

相关，且在其他条件不变的情况下女性识字率（FLR）增加1%，可导致婴儿死亡率（CM）减少2.390496%。

^ ②统计检验

A、拟合优度检验：

可决系数R?0.669590 ，说明所建模型整体上对样本数据还不算很好，即解释变量CM对 FLR的大部分差异作出了解释，但可能还有其他因素影响婴儿死亡率。

2B、t检验：

对回归系数的t检验:针对H0:?0=0 H1:?0≠0和H0:?1=0 H1：?1≠0，由图4可知：估计的回归系数?0的标准误差和t值分别为Se(?0)=12.22499, t(?0)=21.58395;?1的标准误差和t值分别为Se(?1)=0.213263, t(?1)=-11.20917.取α=0.05,查t分布表得自由度为n-2=64-2=62的临界值t0.025（62）=2.000，因为t(?0)=21.58395>t0.025（62）=2.000所以拒绝原假设H0:?0=0；因为t(?1)=-11.20917<- t0.025（62）=-2.000,所以拒绝原假设H0:?1=0。这说明在95%的置信水平下，解释变量女性识字率(FLR)通过了显著性检验，即解释变量女性识字率(FLR)对婴儿死亡率（CM）有显著影响。

^^^^^^^^7-2 CM对FLR和PGNP的回归模型建立及模型检验 【题3】 （1）建立回归模型

根据图2，建立如下线性模型：CMi??0??1FLRi??2PGNPi??i 得出回归结果：

图5

回归方程式：CM??2.231586*FLR?0.005647*PGNP?263.6416【回归模型（3）】 其中：

Se?(0.209947)(0.002003)(11.59318) t?(?10.62927)(?2.818703)(22.74109) p?(0.0000)(0.0065)(0.0000)

???R2?0.707665 F?73.83254

（2）模型检验 ①经济意义检验

所估计的参数?1,?2均为负数，说明女性识字率(FLR)和人均GNP(PGNP)与婴儿的死亡率（CM）负相关，与预期假设相同。?1=-2.231586表示，在其他变量保持不变的情况下，女性识字率每增加1%，婴儿死亡率减少2.231586%。?2= - 0.005647表明，在其他变量保持不变的条件下，人均GNP每增加1%，婴儿死亡率减少0.005647%。

^^^^②统计检验

A、拟合优度检验：

可决系数R2=0.707665，说明所做模型对样本数据大体上拟合不是很好，可能还有其他因素对婴儿死亡率产生影响。

B、t检验：

对回归系数的t检验:在显著性水平α=0.05,查t分布表得自由度为n-3 = 64 – 3 = 61的临界值t0.025（61）=2.000， 由图5知t(?1)=-10.62927 < - t0.025（61）=- 2.00 t(?2)=-2.818703 < - t0.025（61）= -2.0000,。说明在95%的置信水平下，解释变量女性识字率(FLR) 和人均GNP(PGNP)均通过了显著性检验，即解释变量女性识字率 (FLR) 和人均GNP(PGNP)对婴儿死亡率（CM）有显著影响。

^^7-3 CM对FLR、PGNP和TFR的回归模型建立及模型检验，并给出ANOVA。 【题4】 （1）建立回归模型

根据图2，建立如下线性模型：CMi??0??1FLRi??2PGNPi??3TFR??i 得出回归结果：

图5

回归方程式：CM??1.768029FLR?0.005511PGNP?12.86864TFP?168.3067【回归模型（4）】

其中：

????Se?(0.248017)(0.001878)(4.190533)(32.89165)

t?(?7.128663)(?2.934275)(3.070883)(5.117003) p?(0.0000)(0.0047)(0.0032)(0.0000)