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We are writing on chapter '线性回归和相关'. In particular, section '回归方程'. We have already covered the following unit in this section: '普通最小二乘回归模型的假设'. We have already covered the following units in this section: '普通最小二乘回归模型的假设', '剩余地块'. We have already covered the following units in this section: '普通最小二乘回归模型的假设', '剩余地块', '测试线路的参数'. Write a new unit titled '多重共线性'. Here's some text for inspiration: 我们之前的讨论表明，像所有统计模型一样，OLS回归模型也有重要的假设。每个假设，如果违反，都会对模型提供有用和有意义的估计的能力产生影响。高斯-马尔科夫定理向我们保证，OLS估计是无偏的和最小方差的，但这只在模型的假设下是正确的。在这里，我们将看看如果自变量相关，对OLS估计的影响。计量经济学课程中讨论了其他假设以及在发现违反时减轻它们带来的困难的方法。我们采用多重共线性是因为它在经济模型中非常普遍，并且经常导致令人沮丧的结果。.

尝试做到：

    - 严谨：确保概念的详细和深入的覆盖。
    - 引人入胜：以学术且引人入胜的语气写作，引起兴趣。
    - 应用：使用具体和实际的例子。 例如，如果主题是微积分积分，请包括您正在教授的概念的方程和证明。 再举一个例子，如果主题是美国历史，请包括日期、名称和关键事件。
    如果有数学表达式，请使用正确的 LateX 格式。 请勿使用图像，并避免在开头使用“欢迎来到本单元”等介绍性短语或在结尾使用结论。
多重共线性