存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（ ）。

存在多重共线性时，一定会使参数估计值的方差增大，从而造成估计效率的损失 多重共线性对回归参数的估计有何影响？ 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 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量（） 多重共线性 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？ 病态指数大于10时，认为多重共线性非常严重（） 当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ） 当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ） 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。 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（） 当模型中解释变量间存在严重的多重共线性时 即使存在多重共线性, OLS估计量仍是无偏估计量 简述多重共线性及其原因。 多重共线性的后果包括（） 解释多重共线性的含义 多重共线性产生的原因 简述多重共线性的后果。