多重共线性解决方法主要有（）。A、保留重要的解释变量，去掉次要的或可替代的解释变量B、利用先验信息改变参数的约束形式C、变换模型的形式D、综合使用时间数据与截面数据E、逐步回归法以及增加样本容量
题目
多重共线性解决方法主要有（）。
- A、保留重要的解释变量，去掉次要的或可替代的解释变量
- B、利用先验信息改变参数的约束形式
- C、变换模型的形式
- D、综合使用时间数据与截面数据
- E、逐步回归法以及增加样本容量
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第1题：
下列说法不正确的是（ ）A.多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量
B.多重共线性是样本现象
C.检验多重共线性的方法有DW检验法
D.修正多重共线性的方法有增加样本容量答案：C解析： -
第2题：
一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（ ）。
Ⅰ.多重共线性
Ⅱ.自相关
Ⅲ.异方差
Ⅳ.序列相关性A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ答案：A解析：在经济和金融实务中，常常出现数据不有满足线性模型的系列假定，比如随机扰动项不能满足同方差的假定，或产生自相关现象等。一般在多元回归分析中遇到的较多问题主要有：多重共线性、异方差问题，序列相关性问题等。 -
第3题：
一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（ ）。A、多重共线性
B、自相关
C、异方差
D、序列相关性答案：A,B,C,D解析：在经济和金融实务中，常常出现数据不能满足线性模型的系列假定。比如随机扰动项不能满足同方差的假定，或产生自相关现象等。一般在多元线性回归分析中遇到的较多问题主要有：多重共线性、异方差问题、序列相关性问题等。 -
第4题：
多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？
正确答案: 多重共线性的后果是：各个解释变量对被解释变量的影响很难精确鉴别；系数估计量的方差很大，显著性检验无效；参数估计量对于增减少量观测值或删除一个不显著的解释变量可能比较敏感。 -
第5题：
什么是多重共线性？如何处理多重共线性？
正确答案: 多重共线性，指回归方程中两个或两个以上的自变量彼此相关的现象，多见于时间序列。
处理方法为：剔除不重要变量、增加样本容量；回归系数的有偏估计等。 -
第6题：
什么叫多重共线性？
正确答案: 多重共线性是指回归分析中，统计总体的某个自变量与其它自变量的总体线性相关。 -
第7题：
关于多重共线性，判断错误的有（）。
- A、解释变量两两不相关，则不存在多重共线性
- B、所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的
- C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义
- D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析
正确答案:A,B,C -
第8题：
何为多重共线性？多重共线性对资料分析有何影响？
正确答案: 1.多重共线性是指多元回归中自变量之间存在较强的线性关系，这种情况在实际中非常常见，比如研究高血压与年龄、吸烟年限、饮白酒年限等因素回归关系，这些自变量之间通常是相关的，如果相关程度很高，所得到的回归方程会很不可靠，可能会将很有统计学意义的自变量变得无统计学意义在多重线性回归分析中，当一个或n个自变量可以由另外的自变量线性表达时，称为该自变量与另外的自变量间存在有多重共线性（muti-co-lineanty）
2.如果自变量间共线性程度很高（相关系数接近1），使用最小二乘法建立的回归方程就有可能失效，偏回归系数的估计值容易失真且稳定性差（即计算结果并不是参数的估计值，且没有实际意义），补充“可引起的问题”见后
3.消除多重共线性的自变量
①剔除某个造成共线性的自变量
②将具有多重共线性的自变量合并成一个新的变量
③逐步回归方法遏制有较强相关关系的变量同时进入方程 -
第9题：
填空题处理多重共线性的方法主要有两大类：（）和（）。正确答案： 排除引起共线性的变量,差分法解析： 暂无解析 -
第10题：
单选题一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（ ）。Ⅰ．多重共线性Ⅱ．自相关Ⅲ．异方差Ⅳ．样本容量有限AⅠ、Ⅱ、Ⅲ
BⅠ、Ⅱ、Ⅳ
CⅠ、Ⅲ、Ⅳ
DⅡ、Ⅲ、Ⅳ
正确答案： B解析：
在经济和金融实务中，常常出现数据不能满足线性模型的系列假定，比如随机扰动项不能满足同方差的假定，或产生自相关现象等。一般在多元回归分析中遇到的较多问题主要有：多重共线性、异方差问题、序列相关性问题等。 -
第11题：
问答题如何考察自变量之间是否存在多重共线性问题？如果存在多重共线性，会有怎样的不良后果？如何在尽量不降低模型解释能力的前提下消除多重共线性问题？正确答案： 多重共线性可从以下几个方面识别：
1）变量的重要性与专业不符
2）R2高，但各自变量对应的回归系数均不显著
3）方差膨胀因子（VIF）>10
4）回归系数的符号与专业知识不符
不良后果：
1）参数估计值的标准误差变得很大，从而t值变得很小
2）回归方程不稳定，增加或减少某几个观察值，估计值可以发生很大变化
3）t检验不准确，误将应保留在方程中的重要变量舍弃
4）估计值的客观符号与客观实际不一致
解决方法：当发现自变量存在严重的多重共线性时，可以通过剔除一些不重要的自变量、增大样本容量、对回归系数做有偏估计（如采用岭回归法、主成分法、偏最小二乘法等）等方法来克服多重共线性。解析： 暂无解析 -
第12题：
多选题回归系数检验不显著的原因主要有()。A变量之间的多重共线性
B变量之间的异方差性
C模型变量选择的不当
D模型变量选择没有经济意义
正确答案： C,D解析： 回归系数检验不显著的原因是多方面的，主要有变量之间的多重共线性及模型变量选择的不当，没有经济意义等。不同的情况处理方法是不同的。 -
第13题：
多重共线性的补救措施主要有（）。
Ⅰ．剔除变量法Ⅱ．变换模型形式
Ⅲ．利用非样本先验信息Ⅳ．加权最小二乘法A.Ⅰ．Ⅱ．Ⅲ
B.Ⅰ．Ⅱ．Ⅳ
C.Ⅰ．Ⅲ．Ⅳ
D.Ⅱ．Ⅲ．Ⅳ答案：A解析：加权最小二乘法是异方差性的修正方法。 -
第14题：
回归系数检验不显著的原因主要有（ ）。
Ⅰ.变量之间的多重共线性
Ⅱ.变量之间的异方差性
Ⅲ.同模型变量选择的不当
Ⅳ.模型变量选择没有经济意义A：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C：Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
D：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ答案：C解析：回归系数检验不显著的原因是多方面的.主要有变量之间的多重共线性及模型变量选择的不当，没有经济意义等。不同的情况处理方法是不同的。 -
第15题：
对WCDMA系统中可能产生导频污染的解决方法主要有哪些？
正确答案:解决的方法主要考虑缩小污染小区导频的实际覆盖范围，主要通过加大天线倾角，调低天线高度，或者降低导频的发射功率等方法来控制对其他邻近小区的导频干扰。用IPv6技术。 -
第16题：
多重共线性的解决方法主要有（）。
- A、保留重要的解释变量，去掉次要的或替代的解释变量
- B、利用先验信息改变参数的约束形式
- C、变换模型的形式
- D、综合使用时序数据与截面数据
- E、逐步回归法以及增加样本容量
正确答案:A,B,C,D,E -
第17题：
回归系数检验不显著的原因主要有（）。
- A、变量之间的多重共线性
- B、变量之间的异方差性
- C、模型变量选择的不当
- D、模型变量选择没有经济意义
正确答案:A,C,D -
第18题：
多重共线性
正确答案: 如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。 -
第19题：
多重共线性的典型表现是什么？判断是否存在多重共线性的方法有哪些？
正确答案: 多重共线性的典型表现是模型拟和较好，但偏回归系数几乎都无统计学意义；偏回归系数估计值不稳定，方差很大；偏回归系数估计值的符号可能与预期不符或与经验相悖，结果难以解释。
具体判断方法有：解释变量之间简单相关系数矩阵法；方差扩大因子法以及一些直观判断法和逐步回归的方法。 -
第20题：
清除GPS定位误差的解决方法主要有哪4种？介绍基本原理及思路。
正确答案: 有模型改正法、求差法、参数法、回避法
钟误差的应对方法：模型改正、相对定位和差分定位
电离层延迟的改正方法：经验模型改正、双频改正、实测模型改正 -
第21题：
问答题对WCDMA系统中可能产生导频污染的解决方法主要有哪些？正确答案： 解决的方法主要考虑缩小污染小区导频的实际覆盖范围，主要通过加大天线倾角，调低天线高度，或者降低导频的发射功率等方法来控制对其他邻近小区的导频干扰。用IPv6技术。解析： 暂无解析 -
第22题：
问答题清除GPS定位误差的解决方法主要有哪4种？介绍基本原理及思路。正确答案： 有模型改正法、求差法、参数法、回避法
钟误差的应对方法：模型改正、相对定位和差分定位
电离层延迟的改正方法：经验模型改正、双频改正、实测模型改正解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题什么是多重共线性？如何处理多重共线性？正确答案： 多重共线性，指回归方程中两个或两个以上的自变量彼此相关的现象，多见于时间序列。
处理方法为：剔除不重要变量、增加样本容量；回归系数的有偏估计等。解析： 暂无解析 -
第24题：
单选题一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有()。 I 多重共线性 Ⅱ 序列相关性 Ⅲ 异方差 Ⅳ 样本容量有限AI、Ⅱ、Ⅲ
BI、Ⅱ、IV
CI、Ⅲ、Ⅳ
DⅡ、Ⅲ、Ⅳ
正确答案： B解析： 在经济和金融实务中，常常出现数据不能满足线性模型的系列假定，比如随机扰动项不能满足同方差的假定，或产生自相关现象等。一般在多元回归分析中遇到的较多问题主要有：多重共线性、异方差问题、序列相关性问题等。