下列不是多重共线性主要的后果是（）A多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感B使得参数估计值的方差增大；C使得参数估计值的方差减小；D由于参数估计值的方差增大，会导致参数估计置信区间增大，从而降低预测精度

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一个参数可能有多个点估计值，好的点估计值要求其抽样分布的标准误越小越好。

A、对

B、错

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对房地产抵押价值估价，应采用()。 A:乐观的收益估计值B:客观的收益估计值C:保守的较低的收益估计值D:折中的收益估计值

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对于多元线性回归方程，一般回归系数在βi（T-α）%的置信水平下的置信区间为（）。A（回归系数估计值-Tα（n-1）*回归系数的标准误差，回归系数估计+Tα（n-1）*回归系数的标准误差）B（回归系数估计值-Tα/2（n-1）*回归系数的标准误差，回归系数估计值+Tα/2（n-11）*回归系数的标准误差）C（回归系数估计值-Tα/2（n-k-1）*回归系数的标准误差归系数估计值+Tα/2（n-k-1）*回归系数的标准误差）D（回归系数估计值-Tα（n-k-1）*回归系数的标准误差，回归系数估计值+Tα（n-k-1）*回归系数的标准误差）

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一般来说，如果给定允许误差，那么（）。

A、置信度越高，估计值的精度越高

B、置信度越高，估计值的精度越低

C、置信度越低，估计值的精度越低

D、置信度的大小不影响估计值的精度

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多重共线性的简单判断方法有：（）。
A、计算模型中各对自变量之间的相关系数，并对各相关系数进行显著性检验B、参数估计值的经济检验，考察参数最小二乘估计值的符号和大小，如果不符合经济理论或实际情况，说明模型中可能存在多重共线性C、参数估计值的稳定性，增加或减少解释变量，变动样本预测值，考察参数估计值的变化，如果变化明显，说明模型可能存在多重共线性D、参数估计值的统计检验，多元线性回归方程的判定系数较大，但是回归系数在统计上几乎均不显著，说明存在多重共线性

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