多变量分析中共线性是指（）。

在多元线性回归分析中，多重共线性是指模型中()。 多重共线性 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。 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（） 方差膨胀因子越大，表明解释变量之间的多重共线性越_____ 当模型中解释变量间存在严重的多重共线性时 如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（ ） 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。 如果用多次单变量分析来代替多变量分析，可能出现的结果是（ ）。 在多元回归分析中，多重共线性是指模型中()。 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。（ ） 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。（ ） K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（） 经验认为，某个解释变量与其它解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的方差膨胀因子（） 下列哪些方法是多重共线性的补救措施: 加权最小二乘法|在模型中删除共线变量：找出模型中的完全线性关系，利用完全线性关系代入待估计模型，消去（删除）共线变量|增加样本容量：在计量经济模型中，如果变量样本数据太少，很容易产生多重共线性。在这种情况下，增加样本容量，将有助于减弱，甚至消除多重共线性。|逐步回归法 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（） 简述多重共线性及其原因。