方差膨胀因子越,表明多重共线性越弱

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。（） 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。 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（） 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。（） 中国大学MOOC: 多重共线性的程度越（ ），参数估计值就越（ ） 简述多重共线性及其原因。 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。 多重共线性的后果包括（） 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（） 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?( ) 多重共线性的来源有哪些？ 多重共线性是总体的特征。（ ） 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，可以消除摸型中的多重共线性。( )