为 '入门业务统计2e' 创建科学期刊文章的摘录，为该主题的专业人士和研究人员量身定制。
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。.

风格应该反映学术出版物的风格，而不是学校教科书的风格，旨在吸引知识渊博、具有深厚专业知识的读者。尝试：

    - 使用技术和学术语言提出先进的理论。
    - 包括对最新研究结果和该领域辩论的批判性分析，并对经验数据和统计方法进行详细检查。
    - 文章应反映顶级经济学期刊内容的深度和复杂性，面向该领域根深蒂固的读者。
    - 不要添加参考文献或将其添加在文章末尾。 如果有数学表达式，请使用正确的 LateX 格式并且不要使用图像。
多重共线性