完全多重共线性下参数估计量（）。

一般多重共线性下参数估计量（）。

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如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（）

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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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如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）

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尽管有完全的多重共线性，OLS估计量仍然是BLUE。 以上陈述是否正确？请判断并说明理由。

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存在多重共线情况下，多元线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。

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多重共线性对回归参数的估计有何影响？

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存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（）。

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对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数，会产生的不良后果有（）。

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