下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性（ ）。

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（） 多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？ 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（） 完全多重共线性下参数估计量 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。（） 在计量经济学中，多重共线性包括（ ） 简述多重共线性及其原因。 多重共线性的后果包括（） 解释多重共线性的含义 多重共线性产生的原因 简述多重共线性的后果。 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 病态指数大于10时，认为多重共线性非常严重（） 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。（） 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，( ) 多重共线性的主要后果是参数估计量具有较大的方差，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，可以消除模型中的多重共线性（）