如果回歸模型存在嚴重的多重共線性，可去掉某個解釋變量從而消除多重共線性。

存在嚴重的完全多重共線性時，參數(shù)估計量的方差（）

在多元線性回歸模型中（具有截距項），若引入K個解釋變量，則模型中存在K+1個待估參數(shù)。

經(jīng)濟參數(shù)是變量間數(shù)量關系和經(jīng)濟數(shù)量規(guī)律性的具體體現(xiàn)，獲取經(jīng)濟參數(shù)的數(shù)值是經(jīng)濟計量分析的主要目的。

統(tǒng)計檢驗中，F(xiàn)檢驗模型整體顯著性，t檢驗單個解釋變量顯著性。

簡單線性回歸的五個基本假定是什么？

模型只是研究者對所關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。

關于樣本線性相關系數(shù)，正確的是（）。

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

多元線性回歸模型OLS估計式的統(tǒng)計性質包括（）。