多重共線性的修正方法包括（）。

剩余平方和RSS的自由度為（）

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

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

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。

一般而言，如果每兩個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。

采用差分方式降低模型多重共線性時，可能存在的問題包括（）。

多元線性回歸模型OLS估計式的統(tǒng)計性質(zhì)包括（）。

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

模型是對所研究的某種現(xiàn)象、某種關(guān)系或某種過程的一種模擬。