多重共线性的解决方法（ ）。
A: 可以使用通过变换模型的形式消除自相关进行求解
B: 对于存在自相关的变量可以直接从模型中删除，使其保留的变量尽量不相关。
C: 可以换用其他的相关变量进行替换
D: 可以用逐步回归法进行求解，以消除多重共线性
A: 可以使用通过变换模型的形式消除自相关进行求解
B: 对于存在自相关的变量可以直接从模型中删除，使其保留的变量尽量不相关。
C: 可以换用其他的相关变量进行替换
D: 可以用逐步回归法进行求解，以消除多重共线性
举一反三
- 一个回归模型存在多重共线问题。在不损失过多信息的情况下，你该怎么做：（） A: 移除共线的两个变量 B: 移除相关变量可能会导致信息的丢失，为了保留这些变量，我们可以使用岭回归(ridge)或lasso等回归方法对模型进行惩罚 C: 移除共线的两个变量其中一个 D: 我们可以计算方差膨胀因子（varianceinflationfactor)来检查存在的多重共线性并采取相应的措施
- 当回归方程中存在多重共线性问题时,可以通过剔除变量消除这种共线性。<br/>( )
- 只要两个变量之间存在相关关系，就都可以建立回归模型进行回归分析。
- 以下关于多元线性回归模型的假设中说法错误的一项是（ ）。 A: 解释变量是随机性变量，不是确定性变量 B: 随机误差项与解释变量之间不相关 C: 随机误差项不存在序列相关关系 D: 解释变量之间互不相关，即无多重共线性
- 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。