以下不属于多重共线性检验方法的是（）

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• 多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？

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• 克服多重共线性的方法？

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• 下列情况中，可能存在多重共线性的有（）。

  A . 模型中各对自变量之间显著相关 B . 模型中各对自变量之间显著不相关 C . 模型中存在自变量的滞后项 D . 模型中存在因变量的滞后项

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• 多重共线性检验的任务是？

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• 完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）。

  A .

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• 检验多重共线性的方法有（）。

  A . 等级相关系数法 B . 戈德菲尔德—匡特检验法 C . 工具变量法 D . 判定系数检验法 E . 差分法 F . 逐步回归法

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• 下列对于多重共线性问题消除方法的叙述，正确的是（）。

  A . 可以剔除一些不重要的解释变量 B . 增加样本容量 C . 回归系数的有偏估计 D . 减少样本容量

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• 处理多重共线性的方法主要有两大类：（）和（）。

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• 什么是多重共线性？如何处理多重共线性？

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• 下列各项中，不属于解决多重共线性的方法的有（）。

  A . 排除引起共线性的解释变量 B . 加权最小二乘法 C . 差分法 D . 逐步回归法

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• 以下几种情况中，不能被认为存在多重共线性的是（）。

  A . 多重可决系数R 值很低，回归系数的t检验在统计上显著 B . 多重可决系数R 值很高，回归系数的t检验在统计上显著 C . 解释变量间的零阶相关系数较低 D . 多重可决系数较高，而偏相关系数较低

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• 下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性（）。

  A . A．相关系数 B . B．DW值 C . C．方差膨胀因子 D . D．特征值 E . E．自相关系数

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• 当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（）

  A . A．线性 B . B．无偏性 C . C．有效性 D . D．一致性

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• 模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（）。

  A . A．参数无法估计 B . B．只能估计参数的线性组合 C . C．模型的判定系数为0 D . D．模型的判定系数为1

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• 多重共线性的解决方法主要有（）。

  A . A．保留重要的解释变量，去掉次要的或替代的解释变量 B . B．利用先验信息改变参数的约束形式 C . C．变换模型的形式 D . D．综合使用时序数据与截面数据 E . E．逐步回归法以及增加样本容量

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• 能够检验多重共线性的方法有( )

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• 在多重回归分析中，若出现多重共线性，会出现______。

  A．回归系数的置信区间变宽 B．回归系数反映自变量的独立作用 C．对<img src='https://img2.soutiyun.com/latex/latex.action' />的预测精度增加 D．变量的偏决定系数增大

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• 请按照视频讲授的方法，检验样本的多重共线性。如果有兴趣，请再用逐步回归方法进行检验。

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• 多重共线性问题的实质是（)不充分而导致模型参数（)，因此追回样本信息是解决多重共线性问题的一条有效途径。

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• 34、多重共线性指的是解释变量与被解释变量之间存在的线性关系。

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• 存在多重共线性时估计量的方差与无多重共线性时估计量的方差之比形成的系数，称为（)。用以说明由于多重共线性导致估计量方差扩大的程度。

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• 7、下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性（）

  A．相关系数 B．DW值 C．方差膨胀因子 D．特征值

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• 5、多重共线性指的是解释变量与被解释变量之间存在的线性关系。

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• 多重共线性的解决方法有（）。

  A．偏最小二乘法 B．岭回归 C．Lasso D．主成分回归

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