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

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 中国大学MOOC: 对于多重共线性的补救方法，下列说法正确的是（ ） 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（ ） 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（ ） 以下哪些方法可以用来修正多重共线性 多重共线性的来源有哪些？ 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。 能够检验多重共线性的方法有（） 多重共线性的简单判断方法有：（）。 消除多重共线性影响的方法包括()。 能够检验多重共线性的方法有（） 消除多重共线性影响的方法包括( ) 。 消除多重共线性影响的方法包括（） 消除多重共线性影响的方法包括（）。 消除多重共线性影响的方法有（） 消除多重共线性形响的方法（ ）。 能够检验多重共线性的方法有（ ） 如果股指期货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（） 中国大学MOOC: 存在近似多重共线性时，参数的最小二乘估计量满足大样本性质