sem的定义

SEM定义：搜索引擎营销 指通过搜索引擎进行展示和发布满足用户搜索习惯和需求的信息，如百度竞价、百度知道、百度贴吧、百度经验、百度文库、博客、社区、论坛、自媒体等

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回归直线满足sem性质。回归系数，代表标准误。

1、b代表回归系数

回归系数在回归方程中，表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大，表示x对y影响越大，正回归系数，表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。例如回归方程试Y=bX+a中，斜率b称为回归系数，表示X每变动一单位，平均而言，Y将变动b单位。

2、sem代表标准误

标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。

扩展资料

为了提高预测的准确性，实际观察值应满足以下要求：

1、可靠性。可靠的数据是识别与建立正确模型的前提。因此，数据的收集和整理过程中要特别注重数据的真实性和可靠性。

2、代表性。从概率统计的观点来看，所取得的一定数量的实际观察值只是事物母体中的一个样本。只有通过正确的抽样方法和合理的确定观察值数目，才能使样本真正代表母体。

计算SEM自由度有两种方法:

1、 一种是计算数据中observed variables indicators (变量)

之间的相关系数（correlations）的个数，一般用k来表示变量的个数，其相关系数的个数则为 k X

(k–1) / 2。如你的例子中有12个变量，它们之间的相关系数应该有12 X 11 / 2 = 66。

2、另一种是计算数据所有变量之间的variance-covariance (方差－协方差) 的个数，公式为 k X (k + 1) / 2。在本例中，共有

12 X 13 /2 = 78。

3、“模型所需的信息”也有两种对应的算法。与相关系数对应的算法是模型中所需估计的parameters

(参数)，包括factor loadings (因子负荷，即λ，本例中有12个)、coefficients of exogenous factors

(自变量因子对因变量因子的影响系数，即γ,本例中有2个)、 coefficients of endogenous factors

(因变量因子对因变量因子的影响系数，即в,本例中有1个)，三者相加共有 12 + 2 + 1 = 15个参数需要被估计。

如果按方差-协方差计算的话，那么需要被估计的参数，除了以上的λ、γ和в以外，还需要加上每个errors

of indicators（变量的残差，即δ和ε，本例中有12个），四者相加为 12 + 2 + 1 + 12 = 27。

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