當(dāng)模型存在不完全多重共線性時(shí)，可能產(chǎn)生的后果包括（）。

產(chǎn)生多重共線性的背景是什么？

經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)是導(dǎo)致模型產(chǎn)生多重共線性的重要原因之一。

統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)是檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)值是否為抽樣的偶然結(jié)果。

如果回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性，可去掉某個(gè)解釋變量從而消除多重共線性。

多重共線性問題的實(shí)質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過增加樣本信息得到改善。

在多元線性回歸模型中（具有截距項(xiàng)），若引入K個(gè)解釋變量，則模型中存在K+1個(gè)待估參數(shù)。

多重共線性的修正方法包括（）。

一般而言，如果每?jī)蓚€(gè)解釋變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)（零階相關(guān)系數(shù)）比較高，例如大于（），則可認(rèn)為存在著較嚴(yán)重的多重共線性。

多元線性回歸中的基本假定包括（）。