sem的模型介绍

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。

创建一个合适的百度推广账户框架做好以下几点：

1、分类自己的产品；（例：A类、B类、C类）可定义为计划名称；

2、根据产品拓关键词（例：A类价格；A类安装；A类款式好看吗等等；这里你要分开关键词的词性定义是什么进行分类；）拓展关键词百度有关键词规划师；

打开方式是：

第一步：搜索推广

第二步：点击工具中心

第三步：关键词策划师

3、关键词拓展出来后进行分类；然后上传到账户上；

首先确定你的业务需求是全国性的还是地域性的，一般建议按照地域区分计划层级，方便后期控制地域成本，然后根据产品特性来分单元层级，接下来就是关键词，可以用百度助手拓词，也可以用追词或者站长工具等等方法来找你的业务关键词，在单元层级建议分的越细越好，单个单元内关键词不宜太多，不方便后期管理，可以根据关键词长度、词性、句式等维度来分到单元。然后添加创意，每个单元尽量针对写，当然这是个很烦躁的过程，一开始可以写通用创意也行，后期再优化。这样搭起来的账户方便管理，而且优化后期也相对容易。望采纳。

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