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。

多元線性回歸模型OLS估計式的統(tǒng)計性質(zhì)包括（）。

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（）。

經(jīng)濟變量之間具有共同變化趨勢是導(dǎo)致模型產(chǎn)生多重共線性的重要原因之一。

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。

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。

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。

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)。

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。

模型整體顯著性F檢驗包含的兩個自由度是（）。