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。

SEO和SEM之间的区别：

SEO（搜索引擎优化）是一个广泛的概念，它是指所有用户在搜索框的地方出现我们搜素的展示，通过搜索检索到我们搜索的信息。通过我们优化的信息引导了解公司企业或者需要推广营销的产品和服务，从而销售我们的服务或者产品，搜索引擎营销也属于其中的一种形式。

SEM（搜索引擎营销）是指用户在搜索引擎上进行搜索点击，出现企业公司、产品、服务信息从而达到我们的推广营销的目的。在中文搜索引擎中用户最多的属于百度，其次是360。当然还有其他更多的一些用户使用量不是非常巨大的搜索引擎如：搜搜  中搜等。。。

优劣势：

在做SEO（搜索引擎优化）和SEM（搜索引擎营销）的时候为了展现我们的产品，当然必要时是需要花费一部分的广告费用的，所以搜索引擎优化或者搜索引擎营销都分为2个部分 第一个部分是优化也就是SEO，比如一些B2B网站 ,分类信息平台信息展示优化以及搜索引擎优化这一部分为免费的。付费的就是SEM如各种类型的广告人为的通过掌握营销的要领通过付费形式展示广告，如淘宝直通车、百度、360的推广。

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