当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）

经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF（ ）。 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。 如果回归模型中存在多重共线性，则( ） 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在多重共线性 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（） 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（ ） 在多元线性回归分析中，多重共线性是指模型中()。 在多元线性回归分析中，不需要进行自变量间的多重共线性检验。（ ） 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 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？ 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。 多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系 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（ ） 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。 模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（ ）。 模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（） 增加样本容量可以消除模型中的多重共线性。（）