多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。
一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。
完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。主要有3个方面：
（1）经济变量相关的共同趋势（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制
问多重共线性的类型
问题描述：
多重共线性举例
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多重共线性是指在回归分析中，自变量之间存在高度相关性的情况。主要有完全共线性和近似共线性两种类型。
完全共线性是指自变量之间存在精确的线性关系，导致回归模型无法估计。
近似共线性是指自变量之间存在高度相关性，但不是精确的线性关系，会导致回归系数估计不准确，增加模型的不稳定性。多重共线性会影响回归模型的解释能力和预测准确性，需要通过方法如变量选择、主成分分析等来处理。
答其他答案
多重共线性包括完全多重共线性和非完全多重共线性两种类型。
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