下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性（）。

当用于检验方程线性显著性的F统计量与检验单个系数显著性的t统计量结果矛盾时，可以认为出现了严重的多重共线性。

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具有严重多重共线性的回归方程能否用来进行预测？

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检验多重共线性严重性的方法有（）。

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当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（）

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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。

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判断以下陈述的正误，并给出理由。  （1）尽管存在多重共线性，OLS估计量仍然是具有BLUE性质的。  （2）在高度多重共线性的情形下，要评价一个或多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。  （3）如果有某一辅助回归显示出高的R2值，则模型中肯定存在较严重的多重共线性问题。  （4）变量的两两高度相关并不表示高度的多重共线性。  （5）如果分析的目的仅仅是预测，则多重共线性是无害的。  （6）其它条件不变，VIF越高，相应的OLS估计量的方差越大。  （7）在多元回归中，如果根据t检验，全部的偏回归系数个别来说都是不显著的，那么就不可能得到一个较高的R2。

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多重共线性检验的任务是？

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能够检验多重共线性的方法有（）

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检验多重共线性的方法有（）。

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