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。

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个解释变是与其他解释变量间存在严重的多重共线性。 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，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。（） 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（ ）。 多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？ 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。（） 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。 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（） 简述多重共线性及其原因。 简述多重共线性的后果。 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（） 病态指数大于10时，认为多重共线性非常严重（） 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，( ) 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（）