多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個(gè)數(shù)的不減函數(shù)，這給對(duì)比解釋變量個(gè)數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來(lái)缺陷，所以需要修正。

多元線性回歸中的基本假定包括（）。

如果簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢測(cè)法證明多元回歸模型的解釋變量?jī)蓛刹幌嚓P(guān)，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。

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（）。

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。

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

統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中，F(xiàn)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驼w顯著性，t檢驗(yàn)單個(gè)解釋變量顯著性。

模型整體顯著性F檢驗(yàn)包含的兩個(gè)自由度是（）。

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。

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。