不完全多重共線性下，對參數(shù)區(qū)間估計時，置信區(qū)間趨于（）

與簡單線性回歸相比，多元線性回歸中增加的基本假定是（）。

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。

關于樣本線性相關系數(shù)，正確的是（）。

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

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（）。

當模型存在完全多重共線性時，可能產(chǎn)生的后果包括（）。

可以利用t分布的性質認識樣本容量較小時參數(shù)估計值的分布特征。

模型是對所研究的某種現(xiàn)象、某種關系或某種過程的一種模擬。

可決系數(shù)需要修正的原因是擾動存在自相關性。