予測にSEMを使用することは可能ですか？新しいJMP-Pro 15構造方程式モデル（SEM）は非常に気に入っています。なぜなら、計算時間が非常に長い場合でも、ここでも非常に複雑なプロセスを簡単にモデル化できるからです。
分析におけるこれらの利点に加えて、予測のために作成されたモデルを使用したいと思います。誰かがそれを行う方法のヒントを教えてもらえますか？プラットフォームにPrediction Profilerが見つかりませんでした。
事前に感謝します！
日時：カンマンSEMはVorhersagen nutzenの多く？こんにちは @markus 、
新しいSEMプラットフォームが気に入ってくださったことをうれしく思います！予測を取得するかどうかは、適合するモデルによって異なります（SEMに適合することができるすべての種類のモデルがあります！）。回帰モデルがある場合（X-> Y）、パラメーター推定値を使用することが重要です。回帰係数は、予測子Xの単位変化ごとの結果Yの変化を表します。Yの切片の推定値があると仮定すると、Y_hat = y_intercept + reg_coef * Xのような標準回帰式を組み立てることができます。、異なるX値をプラグインして、予測されるY（Y_hat）がどのように変化するかを確認できます。
別のケースは、W-> X-> Y（ここではXがWとYの間の関係を「仲介」するメディエーションモデルと呼ばれる）のモデルです。WがYに与える影響に興味がある場合は、2つの回帰係数を掛けてWからYへの「間接的な」効果を取得し、それを予測式に使用します。
幸いなことに、JMP Pro 16にプロファイラーを追加することを計画しているので、これは将来簡素化されます！もう1つの良いニュースは、15.1での見積もりが15.0よりもはるかに高速になるため、15.1が利用可能になり次第（2020年2月に）アップグレードするようにしてください。
Re：予測にSEMを使用できますか？ローラありがとう！
モデルは主に、相互に接続された3つの部分で構成されています。
1）一部のX（2は共変）は、潜在因子を介して間接的に一連のYを予測します。
2）これらのYの2つは次のステージのXになり、他のXとともにYを予測します
3）このYはレベル3の新しいXになり、別の潜在的な要因を介して、いくつかの最終的なYが他のXと一緒になることを間接的に予測します。
これらの見積もりをどのように処理しますか？
明確にするために、構造図を追加します。
