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。

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。

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(jì)值的分布特征。

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。

當(dāng)模型存在不完全多重共線性時，可能產(chǎn)生的后果包括（）。

統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中，F(xiàn)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驼w顯著性，t檢驗(yàn)單個解釋變量顯著性。

模型只是研究者對所關(guān)注的那些部分所作的模擬，只能抓主要因素和主要特征，而不得不舍棄某些因素。

經(jīng)濟(jì)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。

剩余平方和RSS的自由度為（）