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。

汇鑫科技深圳网站建设为您来解答：　如今众多中小企业都在做外贸网站建设推广，因为企业只有把网站推广出去，才能吸引到更多的用户，但是企业究竟要如何做外贸推广呢?除去正常的推广方式之外，企业究竟是要选择seo还是选择外贸sem呢?此时企业可以根据自己的情况出发，来做推广。

企业当然要先分析外贸seo的好处和坏处。

seo的好处：

1、用户体验度很高。首先做外贸seo优化，网站的用户体验度很高，进入网站的用户很难离开。

2、持续时间很长。企业都知道，如果把网站排名提升上去了，在很长时间之内排名是不会大幅度下降的。

3、成本很低。做seo的成本低是大家都知道的事情，只要花费很少的资金，就可以开始做seo优化。

seo的坏处：

1、优化效果很慢。一般来说如果是做seo，在3个月之内是不容易有明显效果的。

2、工作很繁杂，并且要坚持很长时间。如果是做外贸seo，那seoer就要每天不停的工作，在固定的时间做固定的工作，而且绝对不能停，就算是在休假。

在看过外贸seo的优势和劣势之后，就要看看sem的优势和劣势了。

sem的好处：

1、效果很快。如果是使用sem，只要企业经过短暂的设置，很快就能让自己的广告出现在搜索引擎中。

2、用户很精准。sem所吸引来的用户都是非常精准的，这部分用户的转化率都会很高。

sem的坏处：

1、排名很容易消失。如果企业是使用sem，那当企业的资金全部使用完了之后，排名就会马上不见。

2、成本很高。sem就是花钱做广告，所以成本必然会比普通的seo要高一些。

明白seo和sem之间的差距，企业就应该可以明白自己要做哪种方式的推广，看看企业的实际情况是比较适合哪一种推广方式的。

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