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。
如果你不知如何分配你的搜索营销预算，或是和客户提案的时候不知道怎么样去解释搜索营销产品(SEO和SEM)的区别，又或者不了解网站/企业在当前阶段应该优先施行哪种搜索营销策略，本文可以帮助你深入了解SEO和SEM之间的区别和优劣势。SEO(搜索引擎优化)
SEO是SearchEngineOptimization的缩写
我是优势：
1、跨搜索引擎平台效果：
SEO优化是针对所有的搜索引擎来做的，只要SEO的方法是白帽的、专业的、面向用户体验的，那么你不仅仅能收获百度来的流量，谷歌，搜狗，360，雅虎都会不同程度的认可你的网站，从而给你网站良好的展示位置。而SEM，不同的搜索引擎有不同的服务机制。
2、提升流量无须增加预算：
要提升PPC的流量，你必须提升预算。但SEO不一样，SEO优化有点像滚雪球，一开始虽然不起眼，但雪球一旦滚起来，机制一旦建立，那么势必后劲十足，效果越到后面越显著，而无需你投入更多。
3、停止花费，流量余存：
很多客户拿SEM花费除以CPC去算SEO服务费是否比SEM合算，这样显然是不合理的。因为不像SEM，当账户里面没有钱的时候流量就会停止。一个经过专业SEO优化后的网站自然流量不会因为你停止了SEO服务而立即消失，相反这段流量会持续相当长的一段时间，理论上来说如果没有过大的外部竞争以及搜索算法没有大变化的话，流量基本上是稳定的。所以，如果真要算的话，至少应该拿2年的SEO流量去和一年的SEM流量去做比较。
4、更高的信任度：
比起SEM，SEO有更高的用户信任度。毕竟SEM也是一种商业广告，用户点击本身就是抱着一种看广告的心态，如果不满意就跳出看下一条。而自然排名则不同，用户会认为靠自然排名排上去的网站更专业、更可信，同时用户参与度和转化率也更高。
5、排除负面消息：
试想如果在你的SEM广告下面有一条SEO的负面消息，是不是很糟糕?通常负面消息的影响力要比正面消息大3-5倍，之前服务过一家英语机构的客户，具体我就不指明了，他们发现突然他们的的品牌专区的流量减少了20%，到搜索结果一看发现排在自然结果首页第一条居然是一条百度知道的负面，这个时候客户才想到用SEO去排负，为时已晚。所以，平时就要重视SEO，通过SEO，可以更好地巩固第一页的搜索结果的权重，设立好这样的保护屏障，可以有效防止负面入侵。只是很多公司都是等事情发生了再去做挽回。
6、更容易吸引点击：
自然结果毕竟处在SERP的用户视觉重心处，相比SEM可以获得更多的关注和点击。按以往的经验来看，自然结果第一名的SEO流量通常要高于排在PPC第一名的广告。
我也有劣势：
见效时间长
通常来说，SEO优化的见效时间最少也需要6个月，急于求成要么就是把网站做坏，要么就是没效果。所以做SEO，需要企业老总对SEO有充分的理解和心理预期。所以我还是建议，对一般传统企业来说，与其立马和他们推SEO服务，不如先系统的做一次培训，让其了解SEO的利弊之后再去开展我们的服务。
无保证
因为你不是简单地购买广告，你没有办法保证你的网站能够得到多少展示和点击。
沟通成本大
SEO优化需要涉及到和很多部门的配合，比如产品、设计、技术，编辑，PR等等，沟通成本非常大，一个好的SEO咨询师或是SEO产品经理需要有很强的跨部门组织沟通协调能力。
不稳定
搜索引擎算法经常变，通常会导致网站关键词排名和流量有变动，稳定性和SEM没法比。
SEM(搜索引擎营销)
SEM是SearchEngineMarketing的缩写
我是优势：
1、即时流量：
既然你购买的是搜索引擎广告，那么你的网站关键词排名和流量可以在几分钟之内出现和增长。
2、便于测试：
SEM广告见效快，数据信息丰富，可以用来做AB测试，对比分析哪些页面有更好的转化。当然通过SEM也可以指导SEO的关键词策略，通过测试不同组别的关键词和对应的登陆页，观察访客行为数据，订单转化，挑选用户参与度高或者转化化率高的词作为SEO的关键词策略的参考。
3、精准ROI计算：
PPC有清晰的花费，展示、点击和转化，这些都可以被很好的追踪。通过数据分析对比可以清晰地计算CPS或CPA，通过分析这些指标可以帮助在线营销人员及时作出相应的调整策略。
4、精准投放：
这个功能对本地企业很有帮助，你可以在PPC账户后台去指定城市来投放你的关键词。这样可以让你的潜在用户更精准、意向性更强，也减少很多无效花费和流量。
5、品牌专区：
不得不说百度的品牌专区做的是很不错的。一旦网站购买品专，你就能够迅速获取大量用户关注度，把所有的不相关网站都挤出首屏。品专还有很多自定义的功能，你可以把你网站的重要产品或是栏目优先展示在搜索结果上，缩短转化率路径。
我也有劣势：
没有长期利益
不同于SEO，SEM一旦停止花费，流量就会停止，毫无情面可言，绝对不会出现类似SEO的“滚雪球机制”。如果把SEO比作弹钢琴，你弹的时间越久，技能就越娴熟，效果就越好而SEM就是花钱请人来弹奏，虽然也能够带来美妙的试听享受，但对你自己来说，并没有任何成长，一旦你付不起这样的花费，那么所有美妙的音乐都划上休止符。
用户覆盖面少
由于搜索引擎很清楚的区分了搜索广告和自然排名的区别，大部分用户压根就不愿意点击SEM广告，这就导致SEM的用户覆盖度是很受局限性的，大量研究表明至少70%以上的点击来自SEO自然排名，所以对于企业来说，在做PPC的同时，SEO优化一定不能落下，SEO流量不仅覆盖度广，流量质量度也要比SEM好。
点击欺诈
点击欺诈即恶意点击[微信回复“恶意点击”]，这个无须我多解释，在如此竞争激烈的互联网，点击欺诈时常发生，虽然搜索引擎有一些过滤机制，但道高一尺、魔高一丈，总不能100%的预防，这也就意味着你必须为一些“机器人顾客”买单，呵呵。
信任度低
SEM广告的用户信任度不及SEO，原因如上已述，所以有时候想想，“免费的就是最贵的”这句话还是非常有道理的。
以上是个人分析的SEO和SEM的主要优劣势，不管怎样，我始终觉得取长补短才是王道，SEO和SEM如果能够整合在一起，找一个有经验的搜索营销顾问
SEM简单介绍，以下资料来源
因果关系：SEM一般用于建立因果关系模型，但是本身却并不能阐明模型的因果关系。
一般应用于：测量错误、错漏的数据、中介模型（mediation model）、差异分析。
历史：SEM 包括了 回归分析，路径分析（wright, 1921）,验证性因子分析（confirmatory factor analysis）（Joreskog, 1969）.
SEM也被称为 协方差结构模型（covariance structure modelling），协方差结构分析和因果模型。
因果关系：
究竟哪一个是“真的”？ 在被假设的因果变量中其实有一个完整的因果链。
举一个简单的例子： 吃糖果导致蛀牙。这里涉及2个变量，“吃糖果”和“蛀牙”，前者是因，后者是果。 如果上一个因果关系成立，那将会形成一个因果机制，也许会出现这样的结构：
3. 这时还有可能出现更多的潜在变量：
这里我又举另外一个例子，回归模型
在这里，回归模型并不能很好的描述出因果次序，而且也不能轻易的识别因果次序或者未测量的因子。这也是为什么在国外学术界SEM如此流行的原因。
我们在举另外一个例子“路径分析”
路径分析能让我们用于条件模型（conditional relationships），上图中的模型是一种调解型模型或者中介模型，在这里Z 是作为一个中介调节者同时调节X和Y这两个变量的关系。
在这里我们总结一下：
回归分析简单的说就是：X真的影响Y 吗？
路径分析：为什么/如何 X 会影响Y？ 是通过其他潜在变量Z 来达到的吗？例子：刷牙（X）减少蛀牙（Y）通过减少细菌的方法（Z）。------测量和测试中介变量（例如上图中的Z变量）可以帮助评估因果假设。
在这里要提一下因素模型（factor model）
在这个模型当中，各个变量有可能由于受到未被观察到的变量所影响，变得相互有内在的联系，一般来说那些变量都很复杂、混乱，而且很多变量是不能直接被观察到的。
举个例子：“保龄球俱乐部的会员卡”和“本地报纸阅读”，是被观察到的变量，而“社会资产”则是未被观察到的变量。另一个例子：“房屋立法”和“异族通婚”是被观察到的变量，而“种族偏见”是未被观察到的变量。
相互关系并不完全由被观察到的变量的因果关系所导致，而是由于那些潜在的变量而导致。
这些被观察到变量（y1--y4）也有可能由一个潜在的变量（F）所影响。
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