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。

產(chǎn)生多重共線性的背景是什么？

如果簡單相關(guān)系數(shù)檢測法證明多元回歸模型的解釋變量兩兩不相關(guān)，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。

可決系數(shù)需要修正的原因是擾動存在自相關(guān)性。

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)。

多元線性回歸模型OLS估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)包括（）。

經(jīng)濟(jì)變量是描述經(jīng)濟(jì)活動的水平或狀態(tài)，隨時(shí)間或空間不同而變動的各種因素。

可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識樣本容量較小時(shí)參數(shù)估計(jì)值的分布特征。

一般而言，如果每兩個(gè)解釋變量的簡單相關(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。

模型只是研究者對所關(guān)注的那些部分所作的模擬，只能抓主要因素和主要特征，而不得不舍棄某些因素。