为什么一组数据通过cor()函数检验出含有多重共线性，但是用普通最小二乘法建模后进行方差扩大因子法来进一步进行确定是否含有多重共线性后，发现没有多重共线性？为什么？接下来应该怎么样建模？给出r语言建模代码。

可能是因为cor()函数只是检验相关性，而方差扩大因子法可以进一步检验多重共线性。如果方差扩大因子法检验结果为没有多重共线性，那么说明变量之间的相关性并没有导致多重共线性问题。接下来应该尝试使用普通最小二乘法建模，并进行模型诊断，比如检验残差是否符合正态分布和同方差性等。

以下是使用R语言进行普通最小二乘法建模的代码示例：

# 假设数据框为data，其中y为因变量，x1、x2、x3为自变量
model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data=data)  # 建立线性回归模型
summary(model)  # 查看模型摘要

其中，lm()函数用于建立线性回归模型，summary()函数用于查看模型摘要。