如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（ ）

多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系 完全多重共线性下参数估计量 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（） 多重共线性指的是解释变量与被解释变量之间存在的线性关系 解释多重共线性的含义 什么是多重共线性？如何处理多重共线性？ 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。（） 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 模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（ ）。 模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（） 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。 方差膨胀因子越大，表明解释变量之间的多重共线性越_____ 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。（） 多重共线性 回归模型中存在多重共线性,你如何解决这个问题()1.去除这两个共线性变量2.我们可以先去除一个共线性变量 在多元线性回归分析中，多重共线性是指模型中()。 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。 完全多重共线性产生的后果包括参数估计量的方差