spss中如何做岭回归？

原文地址：http://bbs.pinggu.org/thread-405421-1-1.html

方法一：
1、做多自变量的线性回归，在统计量面板内选：共线性诊断（L）；
2、如结果中的方差膨胀系数（VIF）>5，则可做岭回归分析；
3、新建语法编辑器，输入如下命令：
INCLUDE '安装目录\Ridge regression.sps'. RIDGEREG DEP=因变量名 /ENTER = 自变量名（用空格分开）/START=0 /STOP=1[或其它数值] /INC=0.05[或其它搜索步长]/K=999 .
4、选择运行全部，得到各自变量岭迹图和决定系数R2与K值的关系图，在图上作参考线，取一岭迹平稳并且R2值较大的平衡点的K值；
5、将语法编辑器中的K值改为所选K值，再运行全部，得到详细的最终模型参数。

【关于系数显著性的补充：】
原文地址：http://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1011702&page=1&from^^uid=2736609
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