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，某个解释变量与其他解释变量间多重共线性很严重的判别标准是这个解释变量的方差扩大因子VIF（） 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 解释多重共线性的含义 什么是多重共线性？如何处理多重共线性？ 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 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 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（） 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。（） 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？ 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。（） 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。 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（ ）。 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 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（ ） 解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。（ ） 多重共线性的后果包括（）