在线性回归中，解释变量之间存在相关性会产生什么问题？
在线性回归中，解释变量之间存在相关性会产生多重共线性问题。多重共线性会导致回归系数估计值不准确，标准误差增大，统计检验失去意义，降低模型的解释力和预测准确性。多重共线性还会使得模型变得不稳定，对解释变量的解释变得困难，从而影响管理者对模型结果的解释和决策的准确性。
解决多重共线性问题的方法包括：1. 通过理论分析和经验判断，尽可能去除引起多重共线性的变量；2. 合并相关变量，构建新的变量；3. 使用正交化方法，将解释变量进行正交化处理；4. 使用岭回归、主成分回归等方法来处理多重共线性；5. 增加样本量，以减少多重共线性的影响。
举个例子来说，假设一个销售模型中同时包含了广告投入和促销活动两个解释变量，如果这两个变量之间存在相关性，就会产生多重共线性问题。这时可以通过分析发现哪个变量对目标变量的影响更大，然后可以舍弃其中一个变量，或者对它们进行合并构建新的变量，来解决多重共线性问题。