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
举一反三
- 中国大学MOOC: 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
- 下列判断正确的有 A: 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。 B: 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。 C: 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 D: 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。
- 【多选题】下列判断正确的有() A. 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量 B. 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 C. 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 D. 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
- 已知线性回归模型：下面的表达式中，哪些说明解释变量之间具有多重共线性？（其中为...80e7dfdeddc1b476.png
- 多重线性回归分析中的共线性是指() A: 反应变量关于各个解释变量的回归系数相同; B: 反应变量关于各个解释变量的回归系数与截距相同; C: 反应变量与解释变量间有较高的负相关性; D: 至少存在一个解释变量与其他解释变量间的复相关系数较大。