回归系数检验不显著的原因主要有（　　）。
Ⅰ 变量之间的多重共线性
Ⅱ 变量之间的异方差性
Ⅲ 模型变量选择的不当
Ⅳ 模型变量选择没有经济意义

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。（ ） 存在多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（） 若引进某个变量，使得原来显著的变量变成不显著，则可以认为该变量与原来变量存在多重共线性。（） 什么是多重共线性？如何处理多重共线性？ 处理多重共线性的方法主要有两大类：（）和（）。 存在近似的多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（） 简述多重共线性及其原因。 多重共线性产生的原因 如果回归模型中存在多重共线性，则( ） 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，( ) 多重共线性产生的主要原因有（）。 多元回归模型可能产生多重共线性的常见原因有（ ）。 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_____ 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 能够检验多重共线性的方法有（）