对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数，会产生的不良后果有（ ）。

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。（） 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，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。（） 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 中国大学MOOC: 存在近似多重共线性时，参数的最小二乘估计量满足大样本性质 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？ 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（） 多重共线性对回归参数的估计有何影响？ 多重共线性 对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有 对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（ ）。 如果回归模型中存在多重共线性，则( ） 普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares，简记OLS)是一元线性回归模型的参数估计方法常采用（） 含有随机解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的。 完全多重共线性下参数估计量 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。 利用最小二乘法对多元线性回归进行参数估计时，其目标为()。 试比较说明模型存在异方差时，普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。 当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ） 当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ）