多重共线性的存在会降低普通最小二乘估计的方差

什么是多重共线性？如何处理多重共线性？ 多重共线性的主要后果是参数估计量具有较大的方差，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，可以消除模型中的多重共线性（） 完全多重共线性和不完全多重共线性都是多重共线性,它们之间没有本质的区别 多重共线性的主要后果是参数估计量具有较大的方差，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，可以消除摸型中的多重共线性。( ) 完全多重共线性产生的后果包括参数估计量的方差 方差膨胀因子越,表明多重共线性越弱 多重共线性 回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性，如果使用普通最小二乘法估计其中的参数，那么参数估计量的方差会（ ）。 多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？ 完全多重共线性下参数估计量 逐步回归法既可以检验多重共线性，也可以修正多重共线性。 多重共线性对回归参数的估计有何影响？ 方差膨胀因子(VIF)的大小可度量多重共线性的严重程度，经验表明方差膨胀因子（ ）时，说明解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性。 方差膨胀因子越大，表明解释变量之间的多重共线性越_____ 即使存在多重共线性, OLS估计量仍是无偏估计量 解释多重共线性的含义 多重共线性产生的原因 简述多重共线性及其原因。 多重共线性的后果包括（） 简述多重共线性的后果。