增加样本容量可以消除模型中的多重共线性。（）

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。（） 当发现解释变量中存在严重的多重共线性时，我们可以消除共线性的方法有（） 消除多重共线性影响的方法包括（）。 消除多重共线性影响的方法包括（） 消除多重共线性影响的方法有（） 消除多重共线性影响的方法包括( ) 。 消除多重共线性影响的方法包括()。 消除多重共线性形响的方法（ ）。 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（） 一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（　　）。 I 多重共线性Ⅱ 自相关Ⅲ 异方差Ⅳ 样本容量有限 消除多重共线性形响的方法有（ ）。 在多元线性回归分析中，多重共线性是指模型中()。 一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（）。 <br/>I 多重共线性Ⅱ 自相关Ⅲ 异方差Ⅳ 样本容量有限 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？ 一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（　　）。Ⅰ．多重共线性Ⅱ．自相关Ⅲ．异方差Ⅳ．样本容量有限 一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（　　）。I多重共线性Ⅱ序列相关性Ⅲ异方差Ⅳ样本容量有限 一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（）。<br/>I多重共线性Ⅱ序列相关性Ⅲ异方差Ⅳ样本容量有限 在多元回归分析中，多重共线性是指模型中()。 当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（ ）。