多重共線性包含（）。

被解釋變量是作為模型分析研究對(duì)象的變量。

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)。

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。

多重共線性的修正方法包括（）。

多元線性回歸中的基本假定包括（）。

較高的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)是多重共線性存在充分必要條件。

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。

外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化。