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。

多重共線性的修正方法包括（）。

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。

下列關(guān)于多重共線性后果的陳述中，正確的是（）。

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。

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。

模型是對所研究的某種現(xiàn)象、某種關(guān)系或某種過程的一種模擬。

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。

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

與簡單線性回歸相比，多元線性回歸中增加的基本假定是（）。