多重共线性对回归分析有哪些影响？

[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] 多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？

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?

[问答题]什么是多重共线性？多重共线性的判别方法主要有哪些？

答：多重共线性的来源，通常是多个变量受到某种相同因素的影响，而存在共同的变化趋势。当模型中存在自变量的滞后项时也容易引起多重共线性。多重共线性的来源有哪些?

[名词解释] 多重共线性

[多选题] 下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题（）。A .资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量B .消费作被解释变量，收入作解释变量的消费函数C .本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数D .商品价格．地区．消费风俗同时作为解释变量的需求函数E .每亩施肥量．每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型

[多选题]下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题()。A.资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量B.消费作被解释变量，收入作解释变量的消费函数

[问答题]多重共线性的处理方法有哪些？

[单选题]如果回归模型中存在多重共线性，则（　　）。A.整个回归模型的线性关系不显著B.肯定有一个回归系数通不过显著性检验C.肯定导致某个回归系数的符号与预期的