求高人指点用SEM和OLS的区别，优缺点比较

其实应该说是最大似然法和最小二乘法的区别吧。

采用OLS的回归分析方法存在几方面的限制：

（1）不允许有多个因变量或输出变量

（2）中间变量不能包含在与预测因子一样的单一模型中

（3）预测因子假设为没有测量误差

（4）预测因子间的多重共线性会妨碍结果解释

（5）结构方程模型不受这些方面的限制

SEM的优点：

（1）SEM程序同时提供总体模型检验和独立参数估计检验；

（2）回归系数，均值和方差同时被比较，即使多个组间交叉；

（3）验证性因子分析模型能净化误差，使得潜变量间的关联估计较少地被测量误差污染；

（4）拟合非标准模型的能力，包括灵活处理追踪数据，带自相关误差结构的数据库（时间序列分析），和带非正态分布变量和缺失数据的数据库。

构方程模型最为显著的两个特点是：

（1）评价多维的和相互关联的关系；

（2）能够发现这些关系中没有察觉到的概念关系，而且能够在评价的过程中解释测量误差。

1、最小二乘法的典型应用是求解一套x和y的成对数据对应的曲线（或者直线）方程。

其思想是：设y和x之间的关系可以用一个公式在表示，但其系数为待定系数。然后，将各个点的实测数据与计算求得的数据相减，得到“误差”或者不符值（有正有负，但其平方都是正的），将这些不符值的平方相加，得到总的“误差”。通过调整公式中的各个系数，使得误差平方和最小，那么就确定了y和x之间的方程的最好结果。求解最小二乘问题的过程中没有提及概率问题。

2、而极大似然估计值，是用于概率领域的一种方法，和最小二乘法是两个领域的。这种方法是应用求极大值的方法，让某一个公式求导值为0，再根据情况判断该极值是否是合乎要求。极大似然估计法可以用于正态分布中 μ, σ2的极大似然估计。极大似然估计法就是要选取类似的数值作为参数的估计值，使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。

mplus适用性应该更强一些，可以做的模型种类更多。

另外，lisrel要求数据连续正态分布；mplus可以指定非连续数据。

mplus需要编程，lisrel可以画图。但是仅程序而言，mplus的程序比lisrel的程序读起来更容易理解。

两个都是收费的软件。

SEM（竞价推广）其实很简单，需要掌握的重点也就以下几点：

关键词拓展（如何利拓词工具拓展竞价关键词，一个关键词就是一个市场）

搭建帐户（合理的搭建，不但可以节省后期的维护成本容易搭理，而且有利于后期帐户的调整和优化）

创意的撰写（优质的有营销力的创意不但可以提高关键词的质量量，同时能吸引客户点击，增加点击率）

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种:

狭义:通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化(知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华)的行为方式。例如通过学校教育获得知识的过程。

广义:是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久为方式。

社会上总会出现一种很奇怪的现象，一些人嘴上埋怨着老板对他不好，工资待遇太低什么的，却忽略了自己本身就是懒懒散散，毫无价值。

自古以来，人们就会说着“因果循环”，这话真不假，你种什么因，就会得到什么果。这就是不好好学习酿成的后果，那么学习有什么重要性呢？

物以类聚人以群分，什么样水平的人，就会处在什么样的环境中。更会渐渐明白自己是什么样的能力。了解自己的能力，交到同水平的朋友，自己个人能力越高，自然朋友质量也越高。

在大多数情况下，学习越好，自身修养也会随着其提升。同样都是有钱人，暴发户摆弄钱财只会让人觉得俗，而真正有知识的人，气质就会很不一样。

高端大气的公司以及产品是万万离不了知识的，只有在知识上不输给别人，才可以在别的地方不输别人。

孩子的教育要从小抓起，家长什么样孩子很大几率会变成什么样。只有将自己的水平提升，才会教育出更好的孩子。而不是一个目光短浅的人。

因为有文化的父母会给孩子带去更多的在成长方面的的帮助，而如果孩子有一个有文化的父母，通常会在未来的道路上，生活得更好，更顺畅。

学习是非常的重要，学习的好坏最终决定朋友的质量、自身修养和后代教育等方面，所以平时在学习中要努力。

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