K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）

下列情况中，可能存在多重共线性的有（ ）。 I 模型中各自变量之间显著相关 Ⅱ 模型中各自变量之间显著不相关 Ⅲ 模型中存在自变量的滞后项 Ⅳ 模型中存在因变量的滞后项 方差膨胀因子越大，表明解释变量之间的多重共线性越_____ 如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（ ） 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（） 方差膨胀因子(VIF)的大小可度量多重共线性的严重程度，经验表明方差膨胀因子（ ）时，说明解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性。 下列情况中，可能存在多重共线性的有（）。<br/>I模型中各自变量之间显著相关<br/>Ⅱ模型中各自变量之间显著不相关<br/>Ⅲ模型中存在自变量的滞后项<br/>Ⅳ模型中存在因变量的滞后项 下列情况中，可能存在多重共线性的有（）。<br/>Ⅰ．模型中各自变量之间显著相关<br/>Ⅱ．模型中各自变量之间显著不相关<br/>Ⅲ．模型中存在自变量的滞后项<br/>Ⅳ．模型中存在因变量的滞后项 下列情况中，可能存在多重共线性的有（）。<br/>Ⅰ.模型中各对自变量之间显著相关<br/>Ⅱ.模型中各对自变量之间显著不相关<br/>Ⅲ.模型中存在自变量的滞后项<br/>Ⅳ.模型中存在因变量的滞后项 什么是多重共线性？如何处理多重共线性？ 在建模过程中由于解释变量选择不当，可能会引起变量之间的多重共线性（） 多共线性 多重共线性 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 多重共线性的含义是指: 解释变量与随机误差项相关|解释变量与随机误差项高度相关|解释变量之间低度相关|解释变量之间高度相关 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？ 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（ ） 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。 多重线性回归分析中的共线性是指（ ）。