SPSS做岭回归的问题 - SPSS论坛 - 经管之家(原人大经济论坛)

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楼主

tiantianxinxin 发表于 2011-1-12 22:00:00 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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我自己安装的SPSS不能给出岭回归的显著性检验，也不知道是什么原因。    打开Ridge regression.sps，里面是密密麻麻关于岭回归的程序。还好，每个主要步骤都作了说明。查找一下，找到了岭回归系数估计的部分，果然没有显著性检验的语句。
还好，通过原有语句不难得到检验统计量的值。但是仅仅给出这个值，对于做检验而言，很不方便。跟一般回归一样，要给出显著性P值才好。这个关系不难根据P值意义得到，关键是相应的程序语句怎么写。对照系数估计上面方差分析的部分（方差分析部分给出了F检验显著性P值），尝试着写程序，终于成功！保存之后，再做岭回归就能给出显著性检验的P值了！
没用过别的SPSS版本，有的版本好像没这个问题。提出这个方法，希望可以帮到有同样问题的人。
附：在Ridge regression.sps中添加的语句(红色倾斜的部分，就是添加的语句，当然，为了给出相应结果，原有语句作了少许改动。)
*---------------------------------------------------------------------------.
* Calculate raw coefficients from standardized ones, compute standard errors
* of coefficients, and an intercept term with standard error. Then print
* out similar to REGRESSION output.
*---------------------------------------------------------------------------（从这里开始是给出系数估计）
. compute beta={b;0}.
. compute b= ( b &/ std ) * sy.
. compute intercpt=ybar-t(b)*t(xmean).
. compute b={b;intercpt}.
. compute xpx=(sse/(sst*(n-nv-1)))*inv(xpx+(k &* ident(nv,nv)))*xpx*
                              inv(xpx+(k &* ident(nv,nv))).
. compute xpx=(sy*sy)*(mdiag(1 &/ std)*xpx*mdiag(1 &/ std)).
. compute seb=sqrt(diag(xpx)).
. compute seb0=sqrt( (sse)/(n*(n-nv-1)) + xmean*xpx*t(xmean)).
. compute seb={seb;seb0}.
. compute rnms={varname,'Constant'}.
. compute ratio=b &/ seb.
. compute ppp=2*(1-tcdf(abs(ratio),n-nv-1)).
. compute bvec={b,seb,beta,ratio,ppp}.
. print bvec/title='--------------Variables in the Equation----------------'
  /rnames=rnms /clabels='B' 'SE(B)' 'Beta' 'T' 'sig'.
. print /space=newpage.
end if.