在存在接近多重共线性的情况下回归系数的标准差会趋于变小相应的t值会趋于变大-X题卡

Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ

Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ

等级相关系数法戈德菲尔德—匡特检验法工具变量法判定系数检验法差分法逐步回归法

多重可决系数R²值很低，回归系数的t检验在统计上显著多重可决系数R²值很高，回归系数的t检验在统计上显著解释变量间的零阶相关系数较低多重可决系数较高，而偏相关系数较低

变量之间的异方差性模型变量选择的不当变量之间的多重共线性模型变量选择没有经济意义

可以剔除一些不重要的解释变量增加样本容量回归系数的有偏估计减少样本容量

解释变量两两不相关，则不存在多重共线性所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析

经济变量之间往往存在同方向的变化趋势经济变量之间往往存在着密切的关联在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性以上都正确

多重可决系数R²值很低，回归系数的t检验在统计上显著多重可决系数R²值很高，回归系数的t检验在统计上显著解释变量间的零阶相关系数较低多重可决系数较高，而偏相关系数较低

当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性当模型中的误差项存在相关性的时候，称回归模型中存在多重共线性同方差性假定的意义是指每个样本残差μ

的方差，不随样本的变化而变化当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在自相关

变大变小无法估计无穷大

多重可决系数R²值很低，回归系数的t检验在统计上显著多重可决系数R²值很高，回归系数的t检验在统计上显著解释变量间的零阶相关系数较低多重可决系数较高，而偏相关系数较低

在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。

检验回归方程对样本数据的拟合程度，通过判定系数来分析对回归方程线性关系的检验对回归方程中回归系数显著性进行检验序列相关性检验多重共线性检验

多重可决系数R²值很低，回归系数的t检验在统计上显著多重可决系数R²值很高，回归系数的t检验在统计上显著解释变量间的零阶相关系数较低多重可决系数较高，而偏相关系数较低

变量之间的多重共线性变量之间的异方差性模型变量选择的不当模型变量选择没有经济意义

在存在接近多重共线性的情况下，回归系数的标准差会趋于变小，相应的t值会趋于变大。