在 '入门业务统计2e' 上创建一个引人入胜且易于访问的电子学习模块，专为没有该主题知识的中学生量身定制。
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。.

不要使用传统的教科书方法，而是使用基于故事的叙述来解释概念。尝试：

    - 避免使用技术术语，并以直接、对话的语气表达想法，以激发好奇心并与年轻观众的经历产生联系。
    - 包括思想实验和现实生活场景等互动元素。 目标是主题平易近人且有趣，激发人们对其如何应用于日常生活的好奇心。
    - 不要在开头使用“欢迎来到本单元”等介绍性短语或在结尾使用结论。 不要使用图像。
多重共线性