当模型中解释变量间存在严重的多重共线性时

经验表明，当方差膨胀因子大于等于（）时，说明第j个解释变是与其他解释变量间存在严重的多重共线性。 解释多重共线性的含义 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 什么是多重共线性？如何处理多重共线性？ 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 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（ ） 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 经验认为，某个解释变量与其他解释变量间多重共线性很严重的判别标准是这个解释变量的方差扩大因子VIF（） 模型中存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析（） 如果回归模型中存在多重共线性，则( ） 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 如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ ） 在多元线性回归分析中，多重共线性是指模型中()。 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，不需要进行自变量间的多重共线性检验。（ ） 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？ 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