婴儿死亡率相关因素实验报告

.000, t()=-7.128663 < - (60)= -2.000, t()=-2.934275 < - (60)= -2.0000, t()= 3.070883>(60)= 2.000.说明在95%的置信水平下,解释变量女性识字率(FLR) ,人均GNP(PGNP)和总生育率(TFR)均通过了显著性检验,即解释变量女性识字率(FLR) 、人均GNP(PGNP) 、总生育率(TFR)对婴儿死亡率(CM)均有显著影响。Р5. 根据各种回归结果,应选择CM对FLR,PGNP和TFR的回归模型。Р选择原因:Р因为从各个回归结果中的可决系数看,CM对FLR的回归模型中=0.669590 ,CM对FLR和PGNP回归模型中=0.707665,CM对FLR,PGNP和TFR的回归模型中=0.747372,因为CM对FLR,PGNP和TFR的回归模型中最大,对样本数据的拟合程度最高Р6.如果回归模型CM对FLR,PGNP和TFR是正确的模型,但却估计了前两种回归模型,会有什么后果?Р如果回归模型CM对FLR,PGNP和TFR是正确的模型,但却估计了前两种回归模型,就忽略了影响婴儿死亡率的其他重要因素,而且根据上面各模型的分析可知正确回归模型中FLR,PGNP和TFR这三个解释变量的系数的绝对值都小于其他模型,采用前两种回归模型会使模型中仅有的解释变量对被解释变量的影响增大,使回归模型的误差可能很大,失去其意义,甚至得出与实际相反的结论。Р7.假定做了CM对FLR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。Р(1)增加变量PGNPР原来的CM对FLR的回归①相当于现在的CM对FLR,PGNP的回归②施加:=0 :≠0约束条件的受约束回归。因此需要做F检验看约束条件是否为真,来判断是否加入变量PGNP作为CM的解释变量。Р = ++ ①Р= +++ ②