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

当模型中解释变量间存在严重的多重共线性时 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（） 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（ ）。 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（） 对于线性模型，如果存在多重共线性，则意味着模型中随机误差项的方差互不相同。 什么是多重共线性？如何处理多重共线性？ 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 经验表明，当方差膨胀因子大于等于（）时，说明第j个解释变是与其他解释变量间存在严重的多重共线性。 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（） 经验认为，某个解释变量与其他解释变量间多重共线性很严重的判别标准是这个解释变量的方差扩大因子VIF（） 多重共线性的产生与样本容量的个数n、解释变量的个数k有无关系？ 多重共线性 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（）。 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?（ ） 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，( ) 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?( ) 经验表明，当方差膨胀因子大于等于（）时，说明第j个解释变量与其他解释变量间存在严重的多重共线性 经验表明，当方差膨胀因子大于等于（）时，说明第j个解释变量与其他解释变量间存在严重的多重共线性。 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在多重共线性