存在多重共线性时，一定会使参数估计值的方差增大，从而造成估计效率的损失

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 多重共线性对回归参数的估计有何影响？ 存在严重多重共线性时，会使得接受原假设的概率增大。 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 多重共线性的存在会降低普通最小二乘估计的方差 方差膨胀因子越,表明多重共线性越弱 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？ 方差膨胀因子(VIF)的大小可度量多重共线性的严重程度，经验表明方差膨胀因子（ ）时，说明解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性。 回归模型在近似共线性下参数估计量的方差会增大，方差膨胀因子为1/1-r。（ ） 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，( ) 方差膨胀因子越大，表明解释变量之间的多重共线性越_____ 简述多重共线性及其原因。 多重共线性产生的原因 多重共线性的后果包括（）