多重共线性的补救措施主要有（）。
Ⅰ．剔除变量法Ⅱ．变换模型形式
Ⅲ．利用非样本先验信息Ⅳ．加权最小二乘法

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 多重共线性补救方法有哪几种？ 处理多重共线性的方法主要有两大类：（）和（）。 当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（ ）。 当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（） 当模型中解释变量间存在严重的多重共线性时 多重共线性 如果回归模型中存在多重共线性，则( ） 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？ 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。 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 计量经济模型中存在多重共线性的主要原因为（） 回归系数检验不显著的原因主要有（　　）。Ⅰ.变量之间的多重共线性Ⅱ.变量之间的异方差性Ⅲ.同模型变量选择的不当Ⅳ.模型变量选择没有经济意义 回归系数检验不显著的原因主要有（　　）。Ⅰ 变量之间的多重共线性Ⅱ 变量之间的异方差性Ⅲ 模型变量选择的不当Ⅳ 模型变量选择没有经济意义 多重共线性主要是由（）引起的。 参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，仍然没能消除模型中的多重共线性，也没能消除多重共线性造成的后果。（） 在多元线性回归分析中，多重共线性是指模型中()。 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（） 方差膨胀因子检测法可以用于检测模型是否存在多重共线性 参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，即使没有消除模型中的多重共线性，也确能消除多重共线性造成的后果。（）