多重共线性是指回归模型的某两个或多个解释变量之间出现了相关性，它是一种总体现象。（ ）

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 方差膨胀因子越大，表明解释变量之间的多重共线性越_____ 在多元线性回归分析中，多重共线性是指模型中()。 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 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。 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。 什么是多重共线性？如何处理多重共线性？ 在多元回归分析中，多重共线性是指模型中()。 解释多重共线性的含义 多元回归模型可能产生多重共线性的常见原因有（ ）。 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（） 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 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（） 在多元线性回归分析中，不需要进行自变量间的多重共线性检验。（ ） 若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（）。 若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（）。 当模型中解释变量存在完全多重共线性时，参数估计的方差趋向于0 若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。 Ⅰ.回归参数估计量非有效 Ⅱ.变量的显著性检验失效 Ⅲ.模型的预测功能失效 Ⅳ.解释变量之间不独立 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？