一、提出问题
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（1）、先验的预期CM（婴儿死亡率）和各个变量之间的关系。 （2)、做CM对FLR（妇女识字率）的回归，得到回归结果。 （3)、做CM对FLR和PGNP（人均国民生产总值）的回归，得到回归结果。
（4）、做CM对FLR，PGNP和TFR（总生育率）的回归结果，并给出ANOVA。
（5）、根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么？
（6）、如果回归模型（4）是正确的模型，但却估计了（2）或（3），会有什么后果？
（7)、假定做了（2）的回归，如何决定增加变量PGNP和TFR？使用了哪种检验？给出必要的计算结果。
二、数据来源
刀之歌三、分析步骤
1）先验的预期CM对各个变量的关系：
婴儿死亡率（CM）应与妇女文盲率（FLR）之间存在着正相关关系；CM与人均国民生产总值（PGNP）之间应该存在着负相关关系；CM与总生育率（TFR）之间应存在着正相关
关系。【婴儿死亡率（CM）的单位为一年中每1000个活胎中5岁以下婴儿的死亡数】
2）通过EVIEWS处理得出CM对各个变量的关系：
a.CM对FLR的散点图与相关系数表
从CM对FLR的散点图与相关系数表中可以看出二者间是负相关关系，与预期相反；
b.CM对PGNP间的散点图与相关系数表
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从CM对PGNP的散点图与相关系数表中可以看出二者间是负相关关系，与预期相同；
c.CM对TFR间的散点图与相关系数表
从CM对TFR的散点图与相关系数表中可以看出二者间是正相关关系，与预期相同；
结论：婴儿死亡率（CM）和妇女文盲率（FLR）存在负相关关系，与人均国民生产总值（PGNP）间存在负相关关系，与总生育率（TFR）间存在正相关关系。
3）做CM对FLR的回归，得出回归结果：
CM = -2.390496*FLR + 263.8635
S.E (0.213263) (12.22499)
T (-11.20917) (21.58395)
P (0.0000) (0.0000)
R2 怎么下载=0.669590
F=125.6455 P=0.000000
实验结果表明：①妇女文盲率每增加1%，婴儿死亡率就会下降约2.4‰；②回归模型的系数都通过了T统计检验，在α=5%的显著性水平下，回归系数显著不为0；F检验也说明了同样的问题；③判决系数R2明显不理想，仅约为0.67；④回归模型得到的CM对FLR的负相关关系与先验的预期结果相反。
4）做CM对FLR和PGNP的回归，得到回归结果：
CM = -2.231586*FLR -0.005647*PGNP +263.6416
S.E （0.209947） （0.002003） （11.59318）
T （-10.62927） （-2.818703） （22.74109）
P （0.0000） （0.0065） （0.0000）
R掌中万维2 =0.707665
F =73.83254 P =0.000000
实验结果表明：①妇女文盲率每增加1%，婴儿死亡率就会下降约2.23‰，人均国民生产总值每上升1%，婴儿死亡率就会下降约0.005‰；②回归模型在α=5%的显著性水平下都通过了统计检验，且回归系数显著不为0；③回归模型得到CM对FLR的负相关关系与预期相反，CM对PGNP的负相关关系与预期相同；④得到的判决系数R2不是十分理想，约0.7。
5）做CM对FLR，PGNP和TFR的回归，得到回归结果：
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CM = -1.768029*FLR -0.005511*PGNP +12.86864*TFR +168.3067
S.E (0.248017) (0.001878) (4.190533) (32.89165)
T (-7.12866) (-2.93427) (3.070883) (5.117003)
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