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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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另一种更困难的形式，旗是藏在某某一个位置。这个位置可能只能从一个角度才可以看到，或者会涉及一些困难或挑战。例如，旗可以被藏在树上，队员必须合作才能夺到旗。

不同形式的夺旗上有不同的规则和处理被点到的玩家。第一种方式可能从游戏里暂时出局，或被迫加入对方。

有时候出局只是暂时的，像比赛前双方可以约定好出局的时间限制。但最常见的处理方式是点出局的玩家可以再被点回来。在这个版本中，出局的玩家是没有时间限制的。然而，队友可以冒险前往出局的地区来点回出局的玩家。点回比赛后，出局的玩家必须直接回到自己的地区才能再正常进行下去。通常在回去的过程，出局的玩家是可以拥有暂时保护不被再次点出局，但是要看双方在赛前的约定。前往出局的地区的玩家并没有如此的保护，他还是属于比赛在正常进行中的玩家。有时玩家会无视比赛规定而自行离开出局的地区，或是出局时强行夺旗。如此行为是不尊重比赛规定，毫无体育精神的。

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