请告诉我如何使用stata完成其中题目

要使用Stata完成《计量经济学》作业中的题目，可以按照以下步骤进行：

### 第 4-2 题：私人汽车拥有量与居民家庭人均可支配收入的关系

1. **导入数据**：

   input year yt xt
   1990 81.62000 2196.500
   1991 96.04000 2409.200
   1992 118.2000 2810.600
   1993 155.7700 3499.000
   1994 205.4200 4717.200
   1995 249.9600 5860.700
   1996 289.6700 6765.000
   1997 358.3600 7250.400
   1998 423.6500 7587.100
   1999 533.8800 8064.320
   2000 625.3300 8533.400
   2001 770.7766 9226.000
   2002 968.9800 10178.40
   2003 1219.228 11094.40
   2004 1481.661 12358.00
   2005 1848.066 13747.90
   2006 2333.317 15346.50
   2007 2876.216 17926.20
   end

2. **绘制散点图**：

   scatter yt xt

3. **建立回归模型**：

   regress yt xt

4. **解释估计结果**：
- 查看回归输出，包括系数、标准误、t值、p值等。
- 解释回归系数的意义，例如 `xt` 对 `yt` 的影响。

### 第 4-10 题：铁路货运量与国内生产总值的关系

1. **导入数据**：

   input year gdp yt
   1980 5.29 111279
   1981 5.39 107673
   1982 5.33 113495
   1983 5.46 118784
   1984 5.48 124074
   1985 5.52 130709
   1986 5.58 135635
   1987 5.60 140653
   1988 5.62 144948
   1989 5.70 151489
   1990 5.79 150681
   1991 5.78 152893
   1992 5.81 157627
   1993 5.86 162794
   1994 5.90 163216
   1995 6.24 165982
   1996 6.49 171024
   1997 6.60 172149
   1998 6.64 164309
   1999 6.74 167554
   2000 6.87 178581
   2001 7.01 193189
   2002 7.19 204956
   2003 7.30 224248
   2004 7.44 249017
   2005 7.54 269296
   2006 7.71 288224
   2007 7.80 314237
   2008 7.97 330354
   end

2. **绘制散点图**：

   scatter yt gdp

3. **建立回归模型**：

   regress yt gdp

4. **解释估计结果**：
- 查看回归输出，包括系数、标准误、t值、p值等。
- 解释回归系数的意义，例如 `gdp` 对 `yt` 的影响。

### 第 5-5 题：农业总产值与农作物播种面积的关系

1. **导入数据**：

   input province yt xt
   "北京" 109.3 329.6
   "天津" 105.4 513.9
   "河北" 1394.7 8777.3
   "山西" 304.0 3822.9
   "内蒙古" 532.4 6297.2
   "辽宁" 715.1 3766.8
   "吉林" 597.0 4984.6
   "黑龙江" 787.4 10467.9
   "上海" 120.0 401.4
   "江苏" 1389.6 7608.8
   "浙江" 712.5 2848.4
   "安徽" 905.6 9145.1
   "福建" 628.7 2434.5
   "江西" 556.9 5363.3
   "山东" 2221.4 10727.9
   "河南" 1996.2 14185.6
   "湖北" 1018.8 7350.3
   "湖南" 1023.5 8074.0
   "广东" 1261.1 4838.4
   "广西" 829.4 6460.2
   "海南" 214.6 821.2
   "重庆" 341.0 3477.2
   "四川" 1075.1 9665.1
   "贵州" 354.6 4855.0
   "云南" 630.2 6144.7
   "西藏" 31.8 233.0
   "陕西" 531.6 4247.9
   "甘肃" 395.4 3743.4
   "青海" 38.1 489.8
   "宁夏" 89.2 1127.2
   "新疆" 638.6 3817.9
   end

2. **绘制散点图**：

   scatter yt xt

3. **建立回归模型**：

   regress yt xt

4. **解释估计结果**：
- 查看回归输出，包括系数、标准误、t值、p值等。
- 解释回归系数的意义，例如 `xt` 对 `yt` 的影响。

### 第 5-7 题：货币供应量与GDP的关系

1. **导入数据**：

   input year m2 gdp
   1978 1064.116 3605.600
   1979 1362.063 4074.000
   1980 1743.450 4551.300
   1981 2231.620 4901.400
   1982 2670.940 5489.200
   1983 3190.550 6076.300
   1984 4440.240 7164.400
   1985 5196.570 8792.100
   1986 6812.426 10132.80
   1987 8511.459 11784.70
   1988 10592.25 14704.00
   1989 12716.86 16466.00
   1990 15293.40 18319.50
   1991 19349.90 21280.40
   1992 25402.20 25863.70
   1993 34879.80 34500.70
   1994 46923.50 46690.70
   1995 60750.50 58510.50
   1996 76094.90 68330.40
   1997 90995.30 74894.20
   1998 104498.5 79003.30
   1999 119897.9 82673.10
   2000 134610.3 89340.90
   2001 158301.9 98592.90
   2002 185007.0 107897.6
   2003 221222.8 117390.2
   2004 253207.7 136875.9
   end

2. **绘制散点图**：

   scatter m2 gdp

3. **建立回归模型**：

   regress m2 gdp

4. **解释估计结果**：
- 查看回归输出，包括系数、标准误、t值、p值等。
- 解释回归系数的意义，例如 `gdp` 对 `m2` 的影响。

通过以上步骤，你可以使用Stata完成这些题目的数据分析和回归建模，并对结果进行解释。希望这些步骤对你有帮助！