SEM的优点有哪些啊？

1、排名高，转化率高

你会发现排名上面的都是付费排名的，都是SEM，后面才是SEO，现在人们一般都不会往后翻，所以前面的转化率都比较高

2、覆盖群体广，见效快

百度是国内最大的中文搜索引擎平台，每天都有2亿搜索次数，覆盖了95%的网民，可见用户数据之大。我们结合竞价推广的相关词进行投放，可以覆盖大部分的用户，而我们做其他的推广，只是根据你所优化的词进行排名，并不能覆盖用户。

3、灵活性、针对性强

企业可以根据自身的情况进行资金投入，充分利用好每一分钱，对于用户的点击，竞价后台会有详细的数据、报表，企业可根据用户的点击情况进行适当调整，不进行推广时，则不收取任何费用。

此外，竞价推广还可以按区域进行投放，比如，你的客户在东莞地区比较多，可以将其调整为东莞地区，从而节约了推广资金。

4、方便用户数据分析

我们可以根据客户的搜索，在竞价后台进行适当的调整，竞价后台通过关键词工具、关键词规划师等进行查询，借助每日搜索指数，对客户搜索习惯进行分析，从而量身定制推广方案。

5、推广关键词没有限制

我们做SEO优化的时候，关键词是有限制的，而竞价推广的关键词则没有限制，你想加多少词都可以，还能更号的让用户搜索到，营销效果会更好。

相同：都是电子枪即发射电子的装置,都有阴极和阳极,阴极都是点源发射,阴极和阳极之间有直流高压电场存在,高压一般可调,用于控制电子的发射速度（能量）,电子枪发射的电流强度很小,微安级别和纳安级别,为防止气体电离造成的大电流击穿高压电源,都需要高真空环境.电子枪阴极都属于耗材系列.

差异和优劣:

1、点源直径不同及优劣：

钨灯丝电子枪阴极使用0.1mm直径的钨丝制成V形（发叉式钨丝阴极）,使用V形的尖端作为点发射源,曲率半径大约为0.1mm；场发射电子枪阴极使用0.1mm直径的钨丝,经过腐蚀制成针状的尖阴极,一般曲率半径在100nm~1μm之间.由于制作工艺上的差异,造价不同,发叉式钨丝阴极便宜,场发射阴极很贵.

2、发射机制不同和优劣

钨灯丝属于热发射,在灯丝电极加直流电压,钨丝发热,使用温度一般在2600K~2800K之间,钨丝有很高的电子发射效率,温度越高电流密度越大,理想情况下的的电子枪亮度越高.由于材料的蒸发速度随温度升高而急剧上升,因此钨灯丝的寿命比较短,一般在50~200小时之间,这个和设定的灯丝温度有关.由于电子发射温度高,发射的电子能量分散度大,一般2ev,电子枪引起的色差会比较大.

场发射电子枪主要的发射机制不是靠加热阴极,而是在尖阴极表面增加强电场,从而降低阴极材料的表面势垒,并且可以使得表面势垒宽度变窄到纳米尺度,从而出现量子隧道效应,在常温甚至在低温下,大量低能电子通过隧道发射到真空中,由于阴极材料温度低,一般材料不会损失,因此寿命很长,可使用上万小时.

3、电子枪控制方式和电子源直径不同和优劣性.

钨灯丝是三极自给偏压控制,具有偏压负反馈电路,因此发射电流稳定度高；由于阴极发射点源面积大,因此电子源尺寸也比较大,50~100μm,发射可达几十~150μA,但电子枪的亮度低,因此当电子束斑聚焦到几个纳米的时候,总的探针电流很小,信噪比太低是限制图像分辨率的根本因素,当前最佳钨灯丝扫描电镜最佳分辨率3.0nm.

场发射电子枪没有偏压负反馈电路,外界电源的稳定度是决定因素,发射电流稳定度相比要低一些；由于尖阴极发射电源面积很小100nm左右,没有明显的电子源,因此使用虚电子源作为电子光学系统设计的初始物而存在,电子虚源直径一般在2~20nm,电子枪亮度相比钨灯丝提高上千倍.当束斑尺寸缩小到1nm以下时依然具有足够强的探针电流来获得足够的成像信号,因此分辨率高,当前最佳的场发射扫描电镜分辨率实现了亚纳米级别.

4、系统真空度不同及优劣

钨灯丝扫描电镜使用一般的高真空,两级真空泵系统获得0.001pa的真空度即可满足,因此造价低.

场发射扫描电镜使用超高真空,需要三级真空泵必须获得0.0000001Pa以上的真空度才可以稳定工作.原因在于电子枪尖阴极不耐较低的真空中被电离的离子轰击,否则枪尖很容易被扫平而失效,这时候的性能还不如钨灯丝,其次电子枪阴极尖端在较低的真空下,吸附的气体分子会急剧加大阴极材料的表面势垒,造成电子枪发射不稳,亮度降低,所以必须使用超高真空一般是10的-8次方.超高真空系统的造价明显比钨灯丝高很多.超高真空的洁净度要好于钨灯丝的一般高真空,因此很长时间,也就是在灯丝寿命内,系统可以免清洗和维护.钨灯丝扫描电镜相对维护周期要短一些.

5、钨灯丝和场发射是具有明显档次差异的,这也从价格上明确反映.钨灯丝扫描电镜十几万,场发射几十万,都是美元.国内目前只能制造最低档次的钨灯丝扫描电镜.

以上定性表达,具体数据还望查阅有关资料

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。

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