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50币求教高人，岭回归错误问题

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求教高人，
本人在论坛里https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=640597&highlight=SPSS%2B18下的spss18.0，
根据论坛里https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=980469&highlight=SPSS%2B%D5%C5%CE%C4%CD%AE下载的《SPSS统计分析高级教程》和DATA数据模拟了岭回归，
步骤：分析-回归-最优尺度-规则化，k去0-0.1，步长为0.01，但是做出来的系数和书上不一致，所以感到很迷茫。
原始数据

long	touwei	weight	y
13.00	9.20	50.00	13.00
18.70	13.20	102.00	14.00
21.00	14.80	150.00	15.00
19.00	13.30	110.00	16.00
22.80	16.00	200.00	17.00
26.00	18.20	330.00	18.00
28.00	19.70	450.00	19.00
31.40	22.50	450.00	20.00
30.30	21.40	550.00	21.00
29.20	20.50	640.00	22.00
36.20	25.20	800.00	23.00
37.00	26.10	1,090.00	24.00
37.90	27.20	1,140.00	25.00
41.60	30.00	1,500.00	26.00
38.20	27.10	1,180.00	27.00
39.40	27.40	1,320.00	28.00
39.20	27.60	1,400.00	29.00
42.00	29.40	1,600.00	30.00
43.00	30.00	1,600.00	31.00
41.10	27.20	1,400.00	33.00
43.00	31.00	2,050.00	35.00
49.00	34.80	2,500.00	36.00

我做出来的结果

ModelNumber	RidgePenalty	RSquare	StdSumCoeff	RidgeBeta2_long	RidgeBeta3_touwei	RidgeBeta4_weight
1.00	0.00	0.99	1.00	-0.59	0.51	1.05
2.00	0.01	0.99	0.56	-0.21	0.24	0.93
3.00	0.02	0.99	0.40	-0.02	0.19	0.81
4.00	0.03	0.99	0.35	0.02	0.22	0.74
5.00	0.04	0.99	0.31	0.06	0.23	0.69
6.00	0.05	0.98	0.28	0.09	0.23	0.66
7.00	0.06	0.98	0.26	0.12	0.23	0.62
8.00	0.07	0.98	0.25	0.15	0.23	0.59
9.00	0.08	0.98	0.23	0.16	0.23	0.57
10.00	0.09	0.98	0.21	0.20	0.25	0.52
11.00	0.10	0.98	0.21	0.21	0.25	0.50

书上的结果

此外也没有给出t检验值等。
所以我又根据https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=786082&highlight=%C1%EB%BB%D8%B9%E9下载了岭回归的插件，
根据该贴https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1099515&highlight=%C1%EB%BB%D8%B9%E9修改了插件

重新在spss18下做，输入语法如下：
INCLUDE' E:\安装程序\spss\Ridge Regression. sps'.
ridgereg enter = long touwei weight
/dep = y
/inc =0.01.

等到以下的结果：
INCLUDE' E:\安装程序\spss\Ridge Regression. sps'.
>错误 # 31，位于列 8。文本: E:\安装程序\spss\Ridge Regression. sps
>文件未找到。
>该命令未执行。
ridgereg enter = long touwei weight
>错误 # 1.命令名: ridgereg
>行中第一个单词未被识别为 a PASW Statistics 命令。
>该命令未执行。
/dep = y
/inc =0.01.

想求教：
1.直接在最优尺度下做，为什么做出来的结果和书上不一致，是操作有误还是设置有误？
2.第二种方法，是什么地方有误？
万分感谢！

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