sep什么意思?

SEP（搜索引擎盈利技术）可以说与SEM（Search Engine Markting）是完美的组合，众所周知SEO属于SEM（搜索引擎营销）中的一种方式；SEP虽然存在与搜索引擎，但有一点是SEM完全不同的，SEM是被动的获得流量（客户），而SEP则弥补了其被动面，而是主动的面向客户，这使得SEP技术在微弱流量的基础上也可以迅速盈利。

SEP与搜素引擎完美组合.

我的寓言不知道会不会成真，SEP将在近两年内迅速发展，将改变以后中国网站的命运，一定会改变很多网站的盈利模式，使得亏损的网站迅速盈利。为什么这么说呢，首先SEP技术在发达国家越来越受到重视，尤其是美国，英国，日本，越来越多的人们在靠SEP迅速积累财富。因为他们把搜索引擎与行销紧密的结合在了一起。拥有SEM技术就是为SEP插上了一对翅膀，让SEP获得更多的流量（客户）。

SEP另类发展模式.

举例，一件玩具通过SEM手段.坐等客户好卖呢，还是主动拿着东西去行销好卖呢。是不是行销好卖一些呢，如果两者结合呢，相当于磁铁的正负极，完美的组合。SEP完全适合中国的网络环境，在于它独特的行销模式。SEM定位关键词，就像直接拉闸放水，水流一地，不集中，我们要的是修渠，所以要先挖沟渠，让水自然在沟渠中流淌，我们就成功的搭建了一条自动赚钱的SEP行销机器。这是SEM+SEP网络行销最大的优势：自动化赚钱！是不是很心切呢。赚钱自动化还不够，因为SEP有更大的潜力那就是资源整合，说道这里那我要问大家一个问题：一个人赚钱快还是一个团队赚钱快？我也许猜到你的答案了，那我问大家第二个问题：一个团队赚钱快还是几个团队合作赚钱快？答案是几个团队赚钱比较快。SEP方式主要与行销理论有机的结合，这只是大的轮廓，想必大家有了新的启发吧..最不可能的是居然SEP是免费可以做到的，因为是合作，双方都有利益！ [编辑本段]sep是几月：sep是九月 [编辑本段]Symantec AntiVirusSymantec（赛门铁克）杀毒软件，包括Symantec AntiVirus即SAV系列，是专门为企业级用户定制的。

    结构方程模型(SEM)包括连续潜变量之间的回归模型(Bollen, 1989Browne &Arminger, 1995Joreskog &Sorbom, 1979)。也就是说，这些潜变量是连续的。这里需要注意的是：1. 潜变量(latent variables)是与观察变量(Observed variables)相对的，可通过数据分析观察；2. 观察变量可以是连续的(continuous)、删失的(censored)、二进制的(binary)、有序的(ordinal)、无序的(nominal)、计数的(counts)，或者是这些类别的组合形式。

    SEM有两个部分：一个测量模型(measurement model)和一个结构模型(structural model)。

     测量模型 相当于一个多元回归模型(multivariate regression model)，用于描述一组可观察的因变量和一组连续潜变量之间的关系。在此，这一组可观察的因变量被称为因子指标(factor indicators)，这一组连续潜变量被称为因子(factors)。

    如何描述它们之间的关系？可以通过以下方式：

1. 若因子指标是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；

2. 若因子指标是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；

3. 若因子指标是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；

4. 若因子指标是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；

5. 若因子指标是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。

     结构模型 则在一个多元回归方程中描述了三种变量关系：

1. 因子之间的关系；

2. 观察变量之间的关系；

3. 因子和不作为因子指标的观察变量之间的关系。

    同样，这些变量有不同的种类，所以要根据它们的类别来选择合适的方程进行分析：

1. 若因子为因变量，及可观察的因变量是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；

2. 若可观察的因变量是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；

3. 若可观察的因变量是二进制的或者是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；

4. 若可观察的因变量是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；

5. 若可观察的因变量是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。

    在回归中，有序的类别变量可通过建立比例优势(proportional odds)模型进行说明；最大似然估计和加权最小二乘估计(maximum likelihood and weighted least squares estimators)都是可用的。

    以下特殊功能也可以通过SEM实现：

1. 单个或多组分析(Single or multiple group analysis)；

2. 缺失值(Missing data)；

3. 复杂的调查数据(Complex survey data)；

4. 使用最大似然估计分析潜变量的交互和非线性因子(Latent variable interactions and non-linear factor analysis using maximum likelihood)；

5. 随机斜率(Random slopes)；

6. 限制线性和非线性参数(Linear and non-linear parameter constraints)；

7. 包括特定路径的间接作用(Indirect effects including specific paths)；

8. 对所有输出结果的类型进行最大似然估计(Maximum likelihood estimation for all outcome types)；

9. bootstrap标准误差和置信区间(Bootstrap standard errors and confidence intervals)；

10. 相等参数的Wald卡方检验(Wald chi-square test of parameter equalities)。

    以上功能也适用于CFA和MIMIC。

---