存在严重共线性时，估计参数产生的后果有哪些？

多重共线性对回归参数的估计有何影响？ 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量（） 多重共线性的后果包括（） 简述多重共线性的后果。 当发现解释变量中存在严重的多重共线性时，我们可以消除共线性的方法有（） 当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ） 当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ） 中国大学MOOC: 多重共线性的程度越（ ），参数估计值就越（ ） 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（）。 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，( ) 病态指数大于10时，认为多重共线性非常严重（） 在不完全多重共线性下,对参数区间估计时,置信区间趋于（） 下面属于多重共线性导致的直接后果是 多重共线性可能造成参数估计值的符号与预期不一致