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。

簡單線性回歸的五個基本假定是什么？

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。

模型只是研究者對所關(guān)注的那些部分所作的模擬，只能抓主要因素和主要特征，而不得不舍棄某些因素。

經(jīng)濟參數(shù)是表現(xiàn)變量之間相互依存程度的.決定經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和特征的.相對穩(wěn)定的因素，通?？梢灾苯佑^測。

多元線性回歸中的基本假定包括（）。

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。

模型整體顯著性F檢驗包含的兩個自由度是（）。

剩余平方和RSS的自由度為（）

采用差分方式降低模型多重共線性時，可能存在的問題包括（）。