加载中…转：关于SPSS不能给出岭回归显著性检验（t，p）的解决方案
(2013-06-13 08:45:54)
标签：
spss岭回归教育 |
分类： 计量经济学资料 |
| 大家在计算岭回归的时候是不是都遇到了这样的问题：最后的k值都定了，标准线性回归系数和非标准线性回归系数都算出来了，但是就是没有t检验值和显著性概率？我也很困扰，而且困扰了我好几天，这几天把整个论坛都找遍了也没找到想要的信息，二是看到一位脑残的同志狂发SPSS
18.0可以直接计算岭回归，但是我用何晓群的《应用回归分析》里面的数值代进去是不对，这对于我们SPSS的菜鸟来说是个悲剧啊！！！ 好在狗屎运，在百度找了好久，终于功夫不负有心人，找到了，现在我把原文章和文章出处贴上来，至于大家会问，这段代码可行吗？放心，我试过了！感谢这位好老师！泪奔！我知道板上有很多更我一样的菜鸟，每次遇到这类问题都是束手无策，有的时候还是要靠自己啊，诶！ 具体做法就是在你的SPSS的安装文件中找到ridge regression.sps这个文件，双击打开，看到里面很多代码，是的。然后找到和下面代码一样的那段代码，将褐色的那部分加进去。保存（ms不能直接保存），那就另存到非安装文件夹里面，比如桌面，然后拷回来。这就是可以计算t和p值的ridge regression.sps插件了。你可以用下面的进行计算了 INCLUDE'ridge regression文件的路径\ridge regression.sps'. ridgereg enter=自变量 /dep=应变量 /start= /stop= /inc= 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。代06级统计学专业的实用回归分析时就遇到了这个问题。SPSS的教程关于这个部分并未作详细描述，在网上搜索也没找到解决方案。所以当时就把这个问题忽略了。今年又代07级统计学，再次遭遇这个问题，经过多方尝试与摸索，终于找到一个简单可行的解决方案！先说发现这个方法的过程。 *---------------------------------------------------------------------------. * 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* . 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 bvec={b,seb,beta,ratio,ppp}. . print bvec/title='--------------Variables in the Equation----------------' end if. |
喜欢
0
赠金笔