可以利用t分布的性質(zhì)認識樣本容量較小時參數(shù)估計值的分布特征。

多元線性回歸模型OLS估計式的統(tǒng)計性質(zhì)包括（）。

存在嚴重的完全多重共線性時，參數(shù)估計量的方差（）

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。

經(jīng)濟參數(shù)是變量間數(shù)量關(guān)系和經(jīng)濟數(shù)量規(guī)律性的具體體現(xiàn)，獲取經(jīng)濟參數(shù)的數(shù)值是經(jīng)濟計量分析的主要目的。

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。

簡單線性回歸的五個基本假定是什么？

當模型存在完全多重共線性時，可能產(chǎn)生的后果包括（）。

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)。

多重共線性問題的實質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過增加樣本信息得到改善。