更多“当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘法往往会低估参数估计量的方差。”相关的问题
A、A.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都会导致参数显著性检验失去意义 B、B.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，利用普通最小二乘法的估计量都存在 C、C.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，仍然可以进行模型预测 D、D.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，如果参数估计量存在，那么都具有有效性 E、E.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都可以通过一定的方法进行补救
A、完全共线性下参数估计量不存在 B、参数估计量不具有有效性 C、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大 D、参数估计量的经济意义不合理 E、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
A、A.结构方程必须是过度识别的 B、B.结构方程中的随机项满足线性模型的基本假定 C、C.相应的简化式方程中的随机项也满足线性模型的基本假定 D、D.模型中的所有前定变量之间不存在严重的多重共线性 E、E.样本容量足够大
A、A.无法估计无限分布滞后模型参数 B、B.难以预先确定最大滞后长度 C、C.滞后期长而样本小时缺乏足够自由度 D、D.滞后的解释变量存在序列相关问题 E、E.解释变量间存在多重共线性问题
A、变量存在多重共线性时无法得到聚类结果 B、变量存在多重共线性时无法解释聚类结果 C、变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响 D、变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的
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