sem的模型介绍_服务器知识

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。

分类关键词大致分为三类：

1、按地域分类

之所以要按地域分类，肯定是因为企业主需要重点投放特定地域。通常来说招商加盟会按此方法分类比较多，就是因为单独分地域投放，一来可以监测每个地域的投放效果，二来有效调整各个地域的关键词出价，适当节省投放预算，但账户结构搭建思路，还是要回归到词性上面来。

2、按人群分类

为什么说冷门行业按人群分类多？是因为冷门行业针对性搜索词少，如果只投行业词基本不能带量，所以可以进行人群分析，找到用户行为特征针对性投放相关产品或需求词，也可以在SEM推广带量，但是相对上面两种方式来说成本会偏高。

3、按词性分类

所谓的词性分类，无非是品牌词，通用词，疑问词，口碑词，人群词，价格词等等，单独把不同词性分组，是为了在撰写创意时能够具备通顺度，提升账户点击率，并且为不同的用户需求制定不同的落地页，也可以间接提升账户转化率。这其中每个账户也可以把这些词性合并或者再分组，根据自己的喜好程度和产品来分即可。

（1）功能很强大

（1）模型回归系数汇总表格

（1）路径影响关系MI-调整影响关系

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