经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF（ ）。

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（） 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 解释多重共线性的含义 方差膨胀因子越大，表明解释变量之间的多重共线性越_____ 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 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 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 解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。（ ） 在建模过程中由于解释变量选择不当，可能会引起变量之间的多重共线性（） 多重共线性 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？ 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 多重共线性的含义是指: 解释变量与随机误差项相关|解释变量与随机误差项高度相关|解释变量之间低度相关|解释变量之间高度相关 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。 多重共线性的产生与样本容量的个数n、解释变量的个数k有无关系？ 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，不需要进行自变量间的多重共线性检验。（ ） 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（ ） 简述多重共线性及其原因。