搜索引擎营销的基本思想是让用户发现信息，并通过（搜索引擎）搜索点击进入网站/网页进一步了解他所需要的信息。在介绍搜索引擎策略时，一般认为，搜索引擎优化设计主要目标有2个层次：被搜索引擎收录、在搜索结果中排名靠前。这已经是常识问题，简单来说SEM所做的就是以最小的投入在搜索引擎中获最大的访问量并产生商业价值。多数网络营销人员和专业服务商对搜索引擎的目标设定也基本处于这个水平。但从实际情况来看，仅仅做到被搜索引擎收录并且在搜索结果中排名靠前还很不够，因为取得这样的效果实际上并不一定能增加用户的点击率，更不能保证将访问者转化为顾客或者潜在顾客，因此只能说是搜索引擎营销策略中两个最基本的目标。
计算机语言中的var：Pascal:var在Pascal作为程序的保留字，用于定义变量。var是variable（变量，可变物）的简写。在多种计算机编程语言中，var被用作定义变量的关键字，在一些操作系统中也能见到它的身影。
基本思想
VaR按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，即在一定置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。JP.Morgan定义为：VaR是在既定头寸被冲销（beneutraliged）或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值；而Jorion则把VaR定义为：“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。
SEM全称是扫描电子显微镜。一般常用微观形貌观测模式。电流大小是由电流密度和镀件面积决定的，电流密度是由各电镀工艺决定的。那么，知道了这几个条件怎样计算镀层厚度或者时间呢？首先要了解电化当量的概念，所谓电化当量，就是单位电流和单位时间内能够镀出的金属的质量（重量），电镀常用的电化当量单位是克/安培小时，不同的金属有不同的电化当量，可以查相关资料得到，也可以自己计算出来，计算方法是金属的克当量（就是金属的原子量除以它的价数）除以26.8。
比如，镍的原子量是58.69，价数是2，它的克当量就是58.69/2=29.35，它的电化当量就是29.35/26.8=1.095（克/安培小时）。怎样由电化当量计算镀层厚度呢？举个例子，比如镀镍，已知电化当量是1.095克/安培小时，假定给的电流密度是3A/平方分米，那么1平方分米面积，镀1小时，就是3安培小时，就会镀出1.095乘以3，等于3.225克镍，这么多的镍分布在1平方分米的面积上，镍的密度（比重）是8.9，不难算出镀层厚度是3.6丝，考虑到电流效率不是100%，镀镍电流效率一般为95%，修正后镀层厚度就是3.6乘以0.95=3.4丝。
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。
欢迎分享，转载请注明来源：夏雨云
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）