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
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
B,C,D
举一反三
内容
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包含截距项的回归模型中包含一个定性变量,且这个定性变量有3种特征,则,如果我们在回归模型中纳入3个虚拟变量将会导致模型出现() A: 自相关 B: 异方差 C: 完全共线性 D: 随机解释变量
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误差修正模型的优点有 A: 消除了变量可能存在的趋势因素，从而避免了虚假回归问题 B: 消除模型可能存在的多重共线性问题 C: 保证了变量水平值的信息没有被忽视 D: 该模型可以用经典的回归方法进行估计
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是否任何两个变量之间的关系，都可以用两变量线性回归模型进行分析?
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在线性回归模型中，若有两个解释变量的观测值成比例，即其中一个的观测值是另一个的若干倍，则表明模型中存在 A: 异方差 B: 多重共线性 C: 序列相关 D: 随机解释变量
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在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的做回归后的可决系数接近于1，则表明模型中存在（ ）问题。 A: 异方差性 B: 自相关性 C: 多重共线性 D: 随机解释变量