模型中存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析（）

什么是多重共线性？如何处理多重共线性？ 方差膨胀因子检测法可以用于检测模型是否存在多重共线性 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 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（ ）。 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（ ） 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 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。（） 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？ 若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（）。 若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（）。 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。 对于线性模型，如果存在多重共线性，则意味着模型中随机误差项的方差互不相同。 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（） 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（） 下列哪些方法是多重共线性的补救措施: 加权最小二乘法|在模型中删除共线变量：找出模型中的完全线性关系，利用完全线性关系代入待估计模型，消去（删除）共线变量|增加样本容量：在计量经济模型中，如果变量样本数据太少，很容易产生多重共线性。在这种情况下，增加样本容量，将有助于减弱，甚至消除多重共线性。|逐步回归法 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