存在嚴重的完全多重共線性時，參數(shù)估計量的方差（）

簡單線性回歸的五個基本假定是什么？

如果回歸模型存在嚴重的多重共線性，可去掉某個解釋變量從而消除多重共線性。

可決系數(shù)需要修正的原因是擾動存在自相關(guān)性。

模型整體顯著性F檢驗包含的兩個自由度是（）。

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（），則可認為存在著較嚴重的多重共線性。

統(tǒng)計推斷檢驗是檢驗參數(shù)估計值是否為抽樣的偶然結(jié)果。

較高的簡單相關(guān)系數(shù)是多重共線性存在充分必要條件。

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)。

與簡單線性回歸相比，多元線性回歸中增加的基本假定是（）。