欢迎来到我关于结构方程建模及其对应平台的第一篇文章JMP 专业版. 我计划将其制作成月度系列文章，其中包含解释结构方程建模原理以及如何在 JMP Pro 中实施这些原理的文章。 在第一篇文章中，我将介绍结构方程建模，然后简要解释它过去曾在哪里使用，以及将来可以在哪里使用。
什么是扫描电镜？
结构方程建模 (SEM) 是一种历史悠久的多元系统建模方法，已在行为科学和社会科学中得到广泛采用。 它在这些领域受欢迎的原因很大程度上是由于它对复杂的多元系统的简单视觉表示。 SEM 是理解变量之间复杂关系的理想选择，可以向那些在建模领域或方程组领域缺乏经验的人解释这些复杂的关系。 不仅如此，SEM 还允许定量确定变量的间接影响，并允许将任何变量建模为输入和输出。 因此，SEM 可以发现在使用传统建模方法时可能会遗漏或混淆的关系。
动机
作为一名刚毕业的化学工程专业毕业生，我注意到 SEM 中的这些独特特性，并有兴趣探索其在科学和工程领域的应用，这是一个尚待检验的前提。 因此，我开始了解 SEM 以及如何在最近添加的 JMP SEM 平台中构建、评估和修改这些模型。 该平台是在 JMP Pro 15 中添加的，并且是许多博客文章的主题。 随着 JMP Pro 16 的到来，以及因此在 SEM 模块中添加的许多新功能，现在似乎是编写教程系列的好时机，以涵盖我学习 SEM 和使用 JMP Pro 16 应用 SEM 的旅程。
我计划更新这个正在运行的 JMPer Cable 系列，因为我对这个主题和模块的开发有了更多的了解；本系列还将作为 JMP Pro 16 SEM 模块的“入门”教程系列。 在这个系列中，我希望指出常见的绊脚石并解决我最近解决的难题。 在本系列中，我将通过应用易于理解的数据集，使用简短的视频演示展示各种 SEM 概念。
什么时候可以使用扫描电镜？
您可能想知道为什么 SEM 在工程中很少被采用，而在行为科学和社会科学中却被大量使用。 有两个主要原因。 首先，在任何情况下使用 SEM 都存在很大的障碍，因为需要对不同的统计指标和方法有深入的了解。 以前的 SEM 软件通常很难理解，并且没有很多与之相关的综合教程。 JMP SEM 平台通过在统计输出旁边具有集成的可视化分析平台，从而克服了与其他 SEM 软件包相关的缺点，从而可以轻松地在模型之间进行比较。
此外，SEM 的用户需要对各种规则有深入的了解，才能成功识别模型并防止在确定解决方案时出错。 JMP 带有一个状态窗口，该窗口会自动标记任何可能妨碍模型识别的错误或违反规则的行为，并方便地解释错误发生的原因以及如何修复错误。 我将在以后的文章中介绍这个错误选项卡，但在这个阶段，我要知道这为我节省了无数的调试时间，并减少了我对不收敛的模型的挫败感。
其次，SEM 通常用于基础模型存在假设结构的情况，从而产生基于用户对系统的了解和变量之间的关系创建的模型。 然后引入已收集的数据来支持或反驳模型描述的假设。 然而，在工程中，模型构建通常遵循数据驱动的方法，其中研究从实验或系统收集的数据，然后得出假设和结论。 这就是为什么其他数据驱动的方法，如机器学习，更常用于工程，并突出了在该领域应用 SEM 的一个明显问题。 我建议仍然可以通过多种方式应用 SEM，但您需要等待本系列的后续帖子才能了解更多信息。
SEM 的典型问题
使用 SEM 的一个缺点是它需要大样本量才能做出合理和准确的推断。 工程背景下的典型观测单位将是正在研究的单一系统。 在将 SEM 应用于工程情况时，许多公司需要在类似系统上共享他们的数据，以便验证 SEM 模型，这并不经常发生。 但是，有一些高级 SEM 应用程序可以通过使用与时间相关的过程数据来规避这个问题。
扫描电镜方法
由于拟合 SEM 的典型过程可以被认为是一个四阶段的方法，因此我将在整个 JMPer Cable 系列中松散地遵循这种方法，以解释每个概念与这种典型方法的关系。 四个阶段如下：
感谢您的阅读，我希望这能引起您对 SEM 在工程中的应用以及 SEM 的强大功能和 JMP Pro 中的 SEM 平台的兴趣。 我期待在评论中收到您的来信。
很棒的第一篇文章， @jordanwalters ！ 已经期待下一部了。
真的很想了解更多关于 SEM 的信息！ 做得很好@jordanwalters
谢谢@jordanwalters .我期待您对模型修改的讨论。 我的兴趣是给定具有经过验证的 SEM 的过程的有效实验设计。 不确定您即将发表的演讲是否解决了这个问题，但期待讨论。
感谢您的关注@gzmorgan0 ，这是一个有趣的主题，我相信我的一篇文章会深入探讨这个想法。
伟大的第一个职位乔丹。 我有兴趣将 SEM 应用于商业和金融问题。 将继续阅读您即将发布的帖子。
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