VIF都大于10，存在共线性问题，但回归和最小偏二乘回归，结果居然完全一样？？

用spss和matlab分析都是一样的

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以下是spss的“回归分析”结果,y=25.490+6.686x1+1.312x2+1.555x3

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模型汇总

模型 R R 方调整 R 方标准估计的误差

1 .596a .355 .352 .698582708

a 预测变量: (常量), x3, x2, x1。

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Anovaa

模型平方和 df 均方 F Sig.

1 回归 170.897 3 56.966 116.728 .000b

残差 310.379 636 .488

总计 481.276 639

a 因变量: y

b 预测变量: (常量), x3, x2, x1。

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系数a

模型非标准化系数标准系数 t Sig. 共线性统计量

B 标准误差试用版容差 VIF

1 (常量) 25.490 .059 434.307 .000

x1 6.685 1.158 .801 5.772 .000 .053 19.000

x2 1.312 .894 .193 1.466 .143 .059 17.065

x3 1.555 .996 .221 1.561 .119 .051 19.769

a 因变量: y

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以下是spss“最小偏二乘回归”分析结果y=25.490+6.686x1+1.312x2+1.555x3 其中潜在因子最大数量为3

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已解释的方差比例

潜在因子统计

X 方差累积 X 方差 Y 方差累积 Y 方差（R 方）调整后 R 方

1 .504 .504 .346 .346 .345

2 .489 .993 .001 .346 .344

3 .007 1.000 .009 .355 .352

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参数

自变量因变量

y

(常量) 25.490

x1 6.685

x2 1.312

x3 1.555

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变量在投影中的重要性

变量潜在因子

1 2 3

x1 1.424 1.422 1.415

x2 .638 .639 .652

x3 .752 .754 .765

累积变量重要性

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好奇怪啊，求解释

谢谢