經(jīng)濟(jì)變量是描述經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的水平或狀態(tài)，隨時(shí)間或空間不同而變動(dòng)的各種因素。

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

多元線性回歸模型OLS估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)包括（）。

如果回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性，可去掉某個(gè)解釋變量從而消除多重共線性。

存在嚴(yán)重的完全多重共線性時(shí)，參數(shù)估計(jì)量的方差（）

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

多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個(gè)數(shù)的不減函數(shù)，這給對(duì)比解釋變量個(gè)數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來(lái)缺陷，所以需要修正。

可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識(shí)樣本容量較小時(shí)參數(shù)估計(jì)值的分布特征。

在多元線性回歸模型中（具有截距項(xiàng)），若引入K個(gè)解釋變量，則模型中存在K+1個(gè)待估參數(shù)。

模型整體顯著性F檢驗(yàn)包含的兩個(gè)自由度是（）。