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多重共线性（Multicollinearity）是指多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。在该情况下，多元回归的系数可能会因为模型或数据的微小变化发生剧烈改变。在样本数据集中，多重共线性不会影响模型整体的预测能力或信度，它只会影响单个预测值（predictor）的结果。简而言之，一个包含有共线预测值的多元回归模型可以指示出模型整体的预测可靠程度，但可能无法对单个预测值给出有效结果，也可能无法判断哪些预测值是冗余的。
需要注意的是，在对回归分析的叙述中，“没有多重共线性”多用于指代没有“完全的多重共线性”，意为预测值之间存在完全线性相关关系。在这种情况下，模型矩阵Χ不是满秩，因此其矩量矩阵不可逆。在该情况下，对一个普通线性模型来说，普通最小二乘估计值不存在。
虚拟变量陷阱（英语：Dummy variable trap）有可能触发多重共线性问题。
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主人我慢点奶出了TV版常见问题汇总
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* 抽象工厂模式，提供一个创建相关或依赖对象的接口，而不指定对象的具体类。
* 工厂方法模式，允许一个类的实例化推迟到子类中进行。
* 生成器模式，将一个复杂对象的创建与它的表示分离，使同样的创建过程可以创建不同的表示。
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* 同一会员国选手人数以2名为限，若有第3个名额须以外卡选手身份参赛。
* 如果上届冠军和近一届世锦赛冠军为同一人，或已有地主选手以冠军身份或ITTF世界排名顺序取得参赛资格，则产生空缺名额，空缺的参赛名额依ITTF世界排名顺序决定。
历届举办地及冠亚季军选手（注：括号内数字为夺牌次数）
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