中国大学MOOC: 多重共线性的程度越（ ），参数估计值就越（ ）
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中国大学MOOC: 多重共线性的程度越（ ），参数估计值就越（ ）
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多重共线性可能造成参数估计值的符号与预期不一致
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完全多重共线性下参数估计量
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存在多重共线性时，一定会使参数估计值的方差增大，从而造成估计效率的损失
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参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，仍然没能消除模型中的多重共线性，也没能消除多重共线性造成的后果。（）
答案
参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，即使没有消除模型中的多重共线性，也确能消除多重共线性造成的后果。（）
答案
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（）
答案
存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（ ）。
A.变大 B.变小 C.无法估计 D.无穷大
答案
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。( )
答案
完全多重共线性产生的后果包括参数估计量的方差
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多重共线性
方差膨胀因子越,表明多重共线性越弱
辅助回归方程的拟合程度越_____,模型的多重共线性越严重
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？
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。
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多重共线性产生的原因
解释多重共线性的含义
多重共线性的后果包括（）
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