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。

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

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。

完全造成共線性產(chǎn)生的后果有哪些？

模型只是研究者對(duì)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。

不完全多重共線性下，對(duì)參數(shù)區(qū)間估計(jì)時(shí)，置信區(qū)間趨于（）

多重共線性的修正方法包括（）。

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

較高的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)是多重共線性存在充分必要條件。

多重共線性包含（）。