利用Longley数据做岭回归方程，数据如下所示：

Y  X1  X2           X3      X4     X5           X6
60323   830   234289   2356   1590   107608   1947
61122   885   259426   2325   1456   108632   1948
60171   882   258054   3682   1616   109773   1949
61187   895   284599   3351   1650   110929   1950
63221   962   328975   2099   3099   112075   1951
63639   981   346999   1932   3594   113270   1952
64989   990   365385   1870   3547   115094   1953
63761   1000   363112   3578   3350   116219   1954
66019   1012   397469   2904   3048   117388   1955
67857   1046   419180   2822   2857   118734   1956
68169   1084   442769   2936   2798   120445   1957
66513   1108   444546   4681   2637   121950   1958
68655   1126   482704   3813   2552   123366   1959
69564   1142   502601   3931   2514   125368   1960
69331   1157   518173   4806   2572   127852   1961
70551   1169   554894   4007   2827   130081   1962

假设数据集为a，则首先对数据进行标准化：

proc standard data=a out=b mean=0 std=1;
run;

然后进行岭回归建模：

proc reg data=b outest=c;
model y=x1-x6/ridge=0.0 to 1.0 by 0.1;
plot r.*np./ridgeplot;
run;

可以得到如下岭迹图：

http://s8/mw690/0025UTvnzy6JMs14Cure7&690
从上图可以看出当k=0.1时，曲线趋于稳定趋势。因此选取k=0.1，利用SAS建立岭回归方程，如下所示得到各类岭回归系数：

http://s1/mw690/0025UTvnzy6JMsaEE7ec0&690
因此选取k=0.1时的岭回归系数，得到的标准化岭回归方程为：

http://s3/mw690/0025UTvnzy6JMsfCJ5Ed2&690