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【求助】用SPSS做岭回归程序如何编写
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这个帖子发布于6年零327天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
谁能告诉我用SPSS13.0做岭回归，具体的程序如何编写?谢谢！
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昨天自己弄懂了FILE-OPEN-SYNTAX 进入编程界面程序：include' c:\program files\spsseval\ridge regression.sps'.（路径按实际情况而定）/ridgereg enter=X（自变量）/dep=Y（应变量）/start=0/stop=1/inc=0.05/k=999.不过当X的个数多余大概7个的时候，出现问题了，出不了report，怎么解决这个问题呢？向高手请教一下！
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昨天晚上下了SPSS17.0，发现可以做13个变量
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理论上讲不会这样的，也可能是是软件crack的原因。供参考
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我安装的spss17.0怎么找不到Ridge Regression. sps
，急求解决方案，谢谢~~~
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关于丁香园spss20.0岭回归怎么看k值？_百度知道
spss20.0岭回归怎么看k值？
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。方法二：可以直接在spss里面做，spss18里面已经比较完善了。步骤如下：回归——》最优尺度——》规则化（里面有岭回归）。
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回归之后 会给出一个 岭图 和 对应的K值范围，然后需要你结合岭图 选择最佳的一个K值，而是给出一个K值的可能选择范围，它不是给出一个明确的K值和回归系数值。 岭回归跟普通回归不同
来自团队：
岭回归的相关知识
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INCLUDE 'F:\Samples\English\Ridge regerssion.sps'.
ridgereg enter=L E F
输入此段代码后，遇到：
线& & 命令& && && && &信息
1& &&&INCLUDE& && &文件未找到
2& &&&ridgereg& && &&&行中第一个单词未被识别为an spss statistics 命令
想请教一下各位这个是什么情况，急啊！！！！！！！！
支持楼主：、
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载入中......
The reason is 文件未找到. You can try to place&&the file&Ridge regerssion.sps& at C:\Program Files\IBM\SPSS\Statistics.
set printback=off.
define ridgereg (enter=!charend('/')
& && && && && & /dep = !charend('/')
& && && && && & /start=!default(0) !charend('/')
& && && && && & /stop=!default(1) !charend('/')
& && && && && & /inc=!default(.05) !charend('/')
& && && && && & /k=!default(999) !charend('/')
& && && && && & /debug=!DEFAULT ('N')!charend('/')&&).
!IF ( !DEBUG !EQ 'N') !THEN
set printback=off mprint off.& && && && && && && && && && && && && && && && && &
set printback on mprint on.
SET mxloops=200.
*---------------------------------------------------------------------------.
* Save original active file to give back after macro is done.
*---------------------------------------------------------------------------.
!IF (!DEBUG !EQ 'N') !THEN
SET RESULTS ON.
DO IF $CASENUM=1.
PRINT / &NOTE: ALL OUTPUT INCLUDING ERROR MESSAGES HAVE BEEN TEMPORARILY&
& && &/ &SUPPRESSED. IF YOU EXPERIENCE UNUSUAL BEHAVIOR, RERUN THIS&
& && &/ &MACRO WITH AN ADDITIONAL ARGUMENT /DEBUG='Y'.&&&
& && &/ &BEFORE DOING THIS YOU SHOULD RESTORE YOUR DATA FILE.&
& && &/ &THIS WILL FACILITATE FURTHER DIAGNOSIS OF ANY PROBLEMS.&.
save outfile='rr__tmp1.sav'.
*---------------------------------------------------------------------------.
* Use CORRELATIONS to create the correlation matrix.
*---------------------------------------------------------------------------.
* DEFAULT:&&SET RESULTS AND ERRORS OFF TO SUPPRESS CORRELATION PIVOT TABLE *.
!IF (!DEBUG='N') !THEN
set results off errors off.
correlations variables=!dep !enter /missing=listwise/matrix out(*).
set errors on results listing .
*---------------------------------------------------------------------------.
* Enter MATRIX.
*---------------------------------------------------------------------------.
*---------------------------------------------------------------------------.
* Initialize k, increment, and&&number of iterations. If k was not
* specified, it is 999 and looping will occur. Otherwise, just the one
* value of k will be used for estimation.
*---------------------------------------------------------------------------.
do if (!k=999).
. compute k=!start.
. compute inc=!inc.
. compute iter=trunc((!stop - !start ) / !inc ) + 1.
. do if (iter &= 0).
.& &compute iter = 1.
. compute k=!k.
. compute inc=0.
. compute iter=1.
*---------------------------------------------------------------------------.
* Get data from working matrix file.
*---------------------------------------------------------------------------.
get x/file=*/names=varname/variable=!dep !enter.
*---------------------------------------------------------------------------.
* Third row of matrix input is the vector of Ns. Use this to compute number
* of variables.
*---------------------------------------------------------------------------.
compute n=x(3,1).
compute nv=ncol(x)-1.
*---------------------------------------------------------------------------.& &
* Get variable names.
*---------------------------------------------------------------------------.
compute varname=varname(2:(nv+1)).
*---------------------------------------------------------------------------.
* Get X'X matrix (or R, matrix of predictor correlations) from input data
* Also get X'Y, or correlations of predictors with dependent variable.
*---------------------------------------------------------------------------.
compute xpx=x(5:(nv+4),2:(nv+1)).
compute xy=t(x(4,2:(nv+1))).
*---------------------------------------------------------------------------.
* Initialize the keep matrix for saving results, and the names vector.
*---------------------------------------------------------------------------.
compute keep=make(iter,nv+2,-999).
compute varnam2={'K','RSQ',varname}.
*---------------------------------------------------------------------------.
* Compute means and standard deviations. Means are in the first row of x and
* standard deviations are in the second row. Now that all of x has been
* appropriately stored, release x to maximize available memory.
*---------------------------------------------------------------------------.
compute xmean=x(1,2:(nv+1)).
compute ybar=x(1,1).
compute std=t(x(2,2:(nv+1))).
compute sy=x(2,1).
release x.
*---------------------------------------------------------------------------.
* Start loop over values of k, computing standardized regression
* coefficients and squared multiple correlations. Store results
*---------------------------------------------------------------------------.
loop l=1 to iter.
. compute b = inv(xpx+(k &* ident(nv,nv)))*xy.
. compute rsq= 2* t(b)*xy - t(b)*xpx*b.
. compute keep(l,1)=k.
. compute keep(l,2)=rsq.
. compute keep(l,3:(nv+2))=t(b).
. compute k=k+inc.
*---------------------------------------------------------------------------.
* If we are to print out estimation results, compute needed pieces and
* print out header and ANOVA table.
*---------------------------------------------------------------------------.
do if (!k && 999).
.!let !rrtitle=!concat('****** Ridge Regression with k = ',!k).
.!let !rrtitle=!quote(!concat(!rrtitle,' ****** ')).
. compute sst=(n-1) * sy **2.
. compute sse=sst * ( 1 - 2* t(b)*xy + t(b)*xpx*b).
. compute ssr = sst - sse.
. compute s=sqrt( sse / (n-nv-1) ).
. print /title=!rrtitle /space=newpage.
. print {sqrt(rsq);rsq-nv*(1-rsq)/(n-nv-1);s}
/rlabel='Mult R' 'RSquare' 'Adj RSquare' 'SE'
/title=' '.
. compute anova={nv,ssr,ssr/(nv);n-nv-1,sse,sse/(n-nv-1)}.
. compute f=ssr/sse * (n-nv-1)/(nv).
. print anova
& &/clabels='df' 'SS','MS'
& &/rlabel='Regress' 'Residual'
& &/title='& && && &ANOVA table'
& &/format=f9.3.
.&&compute test=ssr/sse * (n-nv-1)/nv.
.&&compute sigf=1 - fcdf(test,nv,n-nv-1).
.&&print {test,sigf} /clabels='F value' 'Sig F'/title=' '.
*---------------------------------------------------------------------------.
* 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.
*---------------------------------------------------------------------------
. 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={seb0}.
. compute rnms={varname,'Constant'}.
. compute ratio=b &/ seb.
. compute bvec={b,seb,beta,ratio}.
. print bvec/title='--------------Variables in the Equation----------------'
&&/rnames=rnms /clabels='B' 'SE(B)' 'Beta' 'B/SE(B)'.
. print /space=newpage.
*---------------------------------------------------------------------------.
* Save kept results into file. The number of cases in the file will be
* equal to the number of values of k for which results were produced. This
* will be simply 1 if k was specified.
*---------------------------------------------------------------------------.
save keep /outfile='rr__tmp2.sav' /names=varnam2.
*---------------------------------------------------------------------------.
* Finished with MATRIX part of job.
*---------------------------------------------------------------------------.
end matrix.
*---------------------------------------------------------------------------.
* If doing ridge trace, get saved file and produce table and plots.
*---------------------------------------------------------------------------.
!if (!k = 999) !then
get file='rr__tmp2.sav'.
print formats k rsq (f6.5) !enter (f8.6).
report format=list automatic
/vars=k rsq !enter
/title=center 'R-SQUARE AND BETA COEFFICIENTS FOR ESTIMATED VALUES OF K'.
&&/format=overlay /title='RIDGE TRACE'
&&/horizontal 'K'
&&/vertical 'RR Coefficients'
&&/plot !enter with k
&&/title='R-SQUARE VS. K'
&&/horizontal 'K'
&&/vertical 'R-Square'
&&/plot rsq with k.
*---------------------------------------------------------------------------.
* Get back original data set and restore original settings.
*---------------------------------------------------------------------------.
get file=rr__tmp1.sav.
!enddefine.
好人啊，不过我已经解决这个问题了哈，非常感谢哈
qzyanmo 发表于
好人啊，不过我已经解决这个问题了哈，非常感谢哈你好！我也遇到了和你同样的问题，请问你是怎么解决的？
fandi1994 发表于
你好！我也遇到了和你同样的问题，请问你是怎么解决的？spss17.0做岭回归分析语法输入后老是提示错误，或是文件找不到，是为什么啊
浅丶忆 发表于
spss17.0做岭回归分析语法输入后老是提示错误，或是文件找不到，是为什么啊您好，我也是总提示语法错误和找不到文件，我和同学都用的22，我是win8系统，他是win7系统，他的能用。您解决了吗？可否赐教。
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SPSSInc\SPSS16请问岭回归时的语法命令是什么;Program Files&#92:&#92安装目录依次是c
提问者采纳
;SPSSInc\Samples\SPSS16\c;ridge regression.sps&#39..01;..ridgereg enter=x1 x2 x3..&#47spss16的一些语法命令都放在 安装文件夹的sample\dep=y/inc=0;english里面的 include'Program Files\English&#92:&#92
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岭回归要编程的我经常帮别人做这类的数据分析的
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