②再进行区间估计： 用Eviews分析： Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability Sum Sum Sq. Dev. Observations Y 1619.333 1630.000 1860.000 1419.000 131.2252 0.003403 2.346511 0.213547 0.898729 19432.00 189420.7 12 X 3.523333 3.715000 6.230000 0.600000 1.989419 -0.060130 1.664917 0.898454 0.638121 42.28000 43.53567 12 由上表可知，
∑x2=∑（Xi—X）2=δ2x(n—1)= 1.9894192 x (12—1)=43.5357 (Xf—X)2=(4.5— 3.523333)2=0.95387843
当Xf=4.5时，将相关数据代入计算得到：
1556.647—2.228x31.73600x√1/12+43.5357/0.95387843≤ Yf≤1556.647+2.228x31.73600x√1/12+43.5357/0.95387843
即Yf的置信区间为（1556.647—478.1231, 1556.647+478.1231）
3.1 （1）
①对百户拥有家用汽车量计量经济模型，用Eviews分析结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/15 Time: 20:59 Sample: 1 31 Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002 X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069 X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002 C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001 R-squared 0.666062 Mean dependent var 16.77355
Adjusted R-squared 0.628957 S.D. dependent var 8.252535 S.E. of regression 5.026889 Akaike info criterion 6.187394 Sum squared resid 682.2795 Schwarz criterion 6.372424 Log likelihood -91.90460 Hannan-Quinn criter. 6.247709 F-statistic 17.95108 Durbin-Watson stat 1.147253 Prob(F-statistic) 0.000001
②得到模型得：
Y=246.8540+5.996865X2- 0.524027 X3-2.265680 X4
③对模型进行检验：
1） 可决系数是0.666062，修正的可决系数为0.628957，说明模型对样本拟合较好 2） F检验，F=17.95108>F（3,27）=3.65，回归方程显著。
3）t检验，t统计量分别为4.749476，4.265020，-2.922950，-4.366842，均大于 t（27）=2.0518，所以这些系数都是显著的。
④依据：
1） 可决系数越大，说明拟合程度越好
2） F的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，回归方程是显著的；若小于临界
值，则接受原假设，回归方程不显著。
3） t的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，系数都是显著的；若小于临界值，
则接受原假设，系数不显著。
（2）经济意义：人均ＧＤＰ增加１万元，百户拥有家用汽车增加5.996865辆，城镇人口比重增加１个百分点，百户拥有家用汽车减少0.524027辆，交通工具消费价格指数每上升１，百户拥有家用汽车减少2.265680辆。
（3）用EViews分析得： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/15 Time: 21:09 Sample: 1 31 Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 5.135670 1.010270 5.083465 0.0000 LNX3 -22.81005 6.771820 -3.368378 0.0023 LNX4 -230.8481 49.46791 -4.666624 0.0001 C 1148.758 228.2917 5.031974 0.0000 R-squared 0.691952 Mean dependent var 16.77355
Adjusted R-squared 0.657725 S.D. dependent var 8.252535 S.E. of regression 4.828088 Akaike info criterion 6.106692 Sum squared resid 629.3818 Schwarz criterion 6.291723 Log likelihood -90.65373 Hannan-Quinn criter. 6.167008 F-statistic 20.21624 Durbin-Watson stat 1.150090 Prob(F-statistic) 0.000000
模型方程为：
Y=5.135670 X2-22.81005 LNX3-230.8481 LNX4+1148.758
此分析得出的可决系数为0.691952>0.666062，拟合程度得到了提高，可这样改进。
3.2
（１）对出口货物总额计量经济模型，用Eviews分析结果如下：： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/24/15 Time: 08:23 Sample: 1994 2011 Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 0.135474 0.012799 10.58454 0.0000 X3 18.85348 9.776181 1.928512 0.0729 C -18231.58 8638.216 -2.110573 0.0520 R-squared 0.985838 Mean dependent var 6619.191
Adjusted R-squared 0.983950 S.D. dependent var 5767.152 S.E. of regression 730.6306 Akaike info criterion 16.17670 Sum squared resid 8007316. Schwarz criterion 16.32510 Log likelihood -142.5903 Hannan-Quinn criter. 16.19717 F-statistic 522.0976 Durbin-Watson stat 1.173432 Prob(F-statistic) 0.000000
①由上可知，模型为：
Y = 0.135474X2 + 18.85348X3 - 18231.58
②对模型进行检验：
1）可决系数是0.985838，修正的可决系数为0.983950，说明模型对样本拟合较好 2）F检验，F=522.0976>F（2,15）=4.77，回归方程显著
3）t检验，t统计量分别为X2的系数对应t值为10.58454，大于t（15）=2.131，系数是显著的，X3的系数对应t值为1.928512，小于t（15）=2.131，说明此系数是不显著的。
（2）对于对数模型，用Eviews分析结果如下： Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 12/24/15 Time: 08:47 Sample: 1994 2011 Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNX2 1.564221 0.088988 17.57789 0.0000 LNX3 1.760695 0.682115 2.581229 0.0209 C -20.52048 5.432487 -3.777363 0.0018 R-squared 0.986295 Mean dependent var 8.400112
Adjusted R-squared 0.984467 S.D. dependent var 0.941530 S.E. of regression 0.117343 Akaike info criterion -1.296424 Sum squared resid 0.206540 Schwarz criterion -1.148029 Log likelihood 14.66782 Hannan-Quinn criter. -1.275962 F-statistic 539.7364 Durbin-Watson stat 0.686656 Prob(F-statistic) 0.000000
①由上可知，模型为：
LNY=-20.52048+1.564221 LNX2+1.760695 LNX3
②对模型进行检验：
1）可决系数是0.986295，修正的可决系数为0.984467，说明模型对样本拟合较好。 2）F检验，F=539.7364> F（2,15）=4.77，回归方程显著。
3）t检验，t统计量分别为-3.777363，17.57789，2.581229，均大于t（15）=2.131，所以这些系数都是显著的。
（3）
①（1）式中的经济意义：工业增加1亿元，出口货物总额增加0.135474亿元，人民币汇率增加1，出口货物总额增加18.85348亿元。
②（2）式中的经济意义：工业增加额每增加1%，出口货物总额增加1.564221%，人民币汇率每增加1%，出口货物总额增加1.760695%