多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系

当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（ ）。 当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（） 当模型中解释变量间存在严重的多重共线性时 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？ 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ ） 如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ ） 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。 在建模过程中由于解释变量选择不当，可能会引起变量之间的多重共线性（） 如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（） 完全多重共线性下参数估计量 当模型中解释变量存在完全多重共线性时，参数估计的方差趋向于0 简述多重共线性及其原因。 多重共线性产生的原因 多重共线性的后果包括（） 简述多重共线性的后果。 经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF（ ）。 多重共线性是总体的特征。（ ） 解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。（ ） 多重共线性的含义是指: 解释变量与随机误差项相关|解释变量与随机误差项高度相关|解释变量之间低度相关|解释变量之间高度相关 多重共线性产生的原因复杂，以下哪一项不属于多重共线性产生的原因（）。