如果回归模型中存在多重共线性，则（　　）。

[单选题]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()A.不确定，方差无限大B.确定，方差无限大C.不确定，方差最小D.确定，方差最小

当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在多重共线性。但通过某种检验,发现解释变量中存在严重的多重共线性时,我们要设法消除这种共线性,消除方法包括:剔除一些不重要的解释变量;增加样本容量;回归系数的有偏估计等.什么是多重共线性?如何处理多重共线性?

[名词解释] 多重共线性

[问答题] 何为多重共线性？多重共线性对资料分析有何影响？

[问答题]多重共线性对回归分析有哪些影响？

[多选题] 当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。A .各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B .部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C .估计量的精度将大幅度下降D .估计对于样本容量的变动将十分敏感E .模型的随机误差项也将序列相关

[多选题]当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时()。A.各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B.部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C.估计量的精

[单选题]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3.计算VIF(方差膨胀因子),采取相应措施4.为了避免损失信息,我们可以使用一些正则化方法,比如,岭回归和lasso回归A．1B．2C．2和3D．2,3和4

[试题]模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（）。A．参数无法估计B．只能估计参数的线性组合C．模型的判定系数为0D．模型的判定系数为1

[多选题] 模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（）。A .参数无法估计B .只能估计参数的线性组合C .模型的判定系数为0D .模型的判定系数为1