在不完全多重共线性下,对参数区间估计时,置信区间趋于（）

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。（） 多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？ 在进行区间估计时，α越小，则相应的置信区间越大。 多重共线性 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（） 存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（ ）。 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。( ) 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 尽管有完全的多重共线性，OLS估计量仍然是BLUE 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。 中国大学MOOC: 多重共线性的程度越（ ），参数估计值就越（ ） 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（ ） 参数估计的置信度为1-α的置信区间表示（ ） 由样本估计出的参数置信区间越窄，说明（） 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。 解释多重共线性的含义 多重共线性产生的原因