第七章：多重共线性第一部分： 学习目的和要求在经典多元线性回归模型中，其中一个重要假设就是各变量之间是线性无关的。但在现实中我们建立的多元线性回归模型的各变量之间都会存在一定程度上的线性相关即存在多重共线性。本章就是讨论存在多重共线性的情形，主要介绍了多重共线性的概念，多重共线性的理论后果，几种检测多重共线性的方法，以及对多重共线性进行补救的措施。通过本章的学习我们需要掌握以下几个问题：(1)多重共线性的概念，完全多重共线性和近似多重共线性的异同。(2)了解多重共线性产生的原因。(3)理解多重共线性的理论及实际后果，对统计量估计的后果、对参数显著性检验和预测的影响。(4)掌握并学会运用多重共线性的几种监测方法，主要有样本决定系数检验法、相关系数检验法、辅回归模型检验法、容许度与方差膨胀因子检验法及特征值检验法。(5)掌握并学会运用多重共线性的补救措施：利用先验信息法、变换模型法、综合使用横截面数据和时间序列数据法、增加样本容量法、删除变量和设定偏误法。第二部分：练习题一、 术语解释1、 多重共线性2、 完全多重共线性与近似多重
