如果某模型的参数方差膨胀因子VIF=20，则认为（ ）是严重的。

若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。 若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用 [ ] 方差膨胀因子越,表明多重共线性越弱 经验认为，某个解释变量与其它解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的方差膨胀因子（） 如果线性回归模型中随机误差项的方差不是（），则称随机误差项具有异方差性。 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。 当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（） 当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（ ） 方差膨胀因子越大，表明解释变量之间的多重共线性越_____ 经验表明，当方差膨胀因子大于等于（）时，说明第j个解释变量与其他解释变量间存在严重的多重共线性 经验表明，当方差膨胀因子大于等于（）时，说明第j个解释变量与其他解释变量间存在严重的多重共线性。 在两因子方差分析中，如果要分解出两因子交互作用对观测变量的影响，则对两因子的每对水平组合可以只观测（） 如果一国发生了较为严重的通货膨胀，则（）。 如果一国发生了较为严重的通货膨胀，则（） 回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性，如果使用普通最小二乘法估计其中的参数，那么参数估计量的方差会（ ）。 如果回归模型中，残差与自变量等级相关系数显著，则认为存在异方差。（） 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。 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是无效的 如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计是（ ） 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是有偏的