题目内容
（请给出正确答案）
回归模型中存在多重共线性,你如何解决这个问题()
1.去除这两个共线性变量
2.我们可以先去除一个共线性变量
3.计算VIF(方差膨胀因子),采取相应措施
4.为了避免损失信息,我们可以使用一些正则化方法,比如,岭回归和lasso回归
A.1
B.2
C.2和3
D.2,3和4
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A.剔除所有的共线性变量
B.剔除共线性变量中的一个
C.通过计算方差膨胀因子（VarianceInflationFactor，VIF）来检查共线性程度，并采取相应措施
D.删除相关变量可能会有信息损失，我们可以不删除相关变量，而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题，例如Ridge或Lasso回归
如果某个回归系数的正负号与预期的相反，则表明()。
A．所建立的回归模型是错误的
B．该自变量与因变量之间的线性关系不显著
C．模型中可能存在多重共线性
D．模型中肯定不存在多重共线性
A.主元回归可以一定程度上解决多重共线性带来的问题
B.增加样本容量可以消除多重共线性
C.岭回归可以缓解多重共线性带来的影响
D.多重共线性是指变量间存在很强的线性关系
A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最正确线性无偏估计量
B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善
C.虽然多重共线性下，很难准确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进展预测
D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性
A.检查异常值是很重要的，因为线性回归对离群效应很敏感
B.线性回归分析要求所有变量特征都必须具有正态分布
C.线性回归假设数据中基本没有多重共线性
D.以上说法都不对
