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
