多元線性回歸中的基本假定包括（）。

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（）

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)帶來缺陷，所以需要修正。

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。

采用差分方式降低模型多重共線性時(shí)，可能存在的問題包括（）。

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)。

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。

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（）。

多重共線性的修正方法包括（）。

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(gè)解釋變量顯著性。