你好，我是約旦沃特斯，
我是JMP 技術實習生
和我是去到展示到你今天
關於結構方程模型
和如何我們能使用這在線性侵略
到實際上尋找關係
和否則可能不是已經是明顯的。
所以到做這，是去到有A看
在A案件學習關於製造業的製藥片劑。
之內這案件學習，有地段的因素和回應
那需要監控和我們需要到嘗試和決定這關係
之間這些因素和這些回應到嘗試和工作出去如何系統作品。
和在正在做這，這是去到允許我們到尋找
這最佳的狀況為了我們的藥片到製作這最好的藥片可能的。
但到製作這全部的案件學習A很多更簡單，
相當比聚焦在全部的這回應和所有的這因素，
是只是去到重點在一回覆和一因素。
所以在這案件，
這一因素是看著在是這百分作品的水
和這一回覆那是去到看在
是這密度的這藥片。
和那是去到是這公制的無論或者不是
我們有平板電腦或者不是。
所以只是為了參考，
這藥片密度是在毫克每公分立方體。
所以通常，如何我們定義這關係
之間這回覆和因素
是只是透過A簡單的線性回歸
哪個從這姓名，
給出我們A線性關係之間這回覆和因素。
和這個是什麼我們需要到完全理解這系統。
但這問題和線性回歸是它是僅有的去到允許我們到尋找
這直接的之間的影響改變
水作品和密度的這藥片。
它是不是去到讓我們尋找
任何事物別的關於這系統或者任何潛在的特徵。
和所以因為的這，
它可能實際上失敗到給一個印象為了系統。
和這是在哪裡結構E方程式M奧德林
能實際上來在到嘗試和給我們A更多的綜合的看法的這系統
哪個是去到允許我們到尋找不同的關係
哪個或許更多的支援和不需要明顯的。
所以A位元的背景在線性回歸，
在它是最簡單的形式，線性回歸
是只是A線性關係之間一多變的到其他。
和自從線性回歸是經過定義，線性，
這是去到是連接的經過A線性方程式。
在這個方程式在這案件，是是等於米X加C。
出色地，是是這是回覆,
X是這X因素，米是我們的容光煥發，和C是我們的抵消。
所以這米和這C是只是常量那是去到尋找
到充滿這回歸方程式
所以那我們能涉及在是在X上變數。
所以到做這在這情境的這案件學習，
是去到陰謀這X和是變數
到嘗試和來向上和這回歸方程式在JMP。
和聯合管理計劃能非常簡單地做這對我們來說。
它給出我們A很多的資訊,
一些的哪個我們不需要為了表演這線性回歸。
但這二件的真的重要的資訊那我們得到
是這回歸係數哪個是我們的米和我們的C，
哪個是關於這裡，
和這回歸方程式
哪個是這滿的形式的我們的線性回歸。
現在JMP做給這到我們在這形式的是等於米X加C
但為了這目的的明晰，和到看如何這作品
在我們的案件學習是呈現這裡作為A恰當的關係
存在那這密度是平等的到0.11 7%的水加95. 903.
和這是報道多於和你的米和C價值觀。
出色地，你可能簡單地看那全部這關係方法
是那為了每一個一單元增加在百分比到L,
我們得到A一單元增加在密度。
但我們有那C價值在這結尾哪個偏移量我們的密度經過95 .93。
這目的的這C價值是到給A規模到我們的數據。
沒有那規模，什麼我們有是A關係
之間密度和百分組成的的水。
添加這持續的在這結尾給出我們那規模
到實際上是這單位那我們需要學習之內這案件學習。
所以現在那我們已經得到一個主意的如何我們傳統上
去關於尋找這問題，
讓我們嘗試和開始大樓結構性的方程式模型。
所以到轉換傳統的線性迴歸
進入這形式的A結構性方程式模型，
我們需要到做A很少事物。
我們開始經過移動這關係
遠離其圖形形式，進入這視覺的形式。
出色地，我們能看那我們已經得到我們的X因素
在這長方形存在連結的到這其他長方形
哪個是我們的回覆.
和之間這些二矩形，他們是連結的經過這箭。
現在， A單身的-為首的箭只是方法A關係去一方式。
進而結構方程模型，它是可能的到有雙倍的-為首的箭
但那是不是特別重要的在這例子。
什麼這單身的-為首的箭方法
是那H_2O作品影響這密度的這藥片
但這密度的這藥片做不是影響H_2O作品。
和這允許我們在這實例，
填寫此個人X和A是執行線性回歸。
現在這令人困惑的部分關於這圖形
是大概這一在這三角形在這頂部。
和簡單地，全部這做，和這是通常隱
之內A結構性的方程式模型，
是它允許我們到放這規模為了我們的全部的模型。
和我們能看那透過
如何這結構性方程式M奧德爾實際上報告這數據。
所以如果你看穿過這軸
之間這一在這三角形和這是響應，則密度片,
你會看那我們實際上得到A數位在那，
哪個是95. 903哪個我們已經見過前。
它是實際上我們的C來自我們的價值線性回歸。
和這更遠證明那這是這部分的圖形
所使用的在這個給定規模。
所以如果我們能看在哪裡這C來了從
和那直接地翻譯在哪裡做這米未來從。
出色地，這米是實際上從A聯繫在這底部那裡
之間這百分比到A作品到這密度的這藥片。
和我們能看那它是不是0.117,這精確的相同的作為我們成立。
熊在頭腦這裡那兩個都的這些分析執行的
在二不同的平台。
現在，我們可能有二部分的我們的是，它在C方程式那裡。
但這示意圖是在這形式的三雙方。
和所以你可能是想知道什麼是那最終的邊？
和簡單地放，這左邊手邊，
哪個是本質上是數位一和%H2_O作品，
是只是這X和掃描電子顯微鏡。
相似的到怎麼樣這C價值，
哪個給出我們這抵銷的這是進入C圖形，
是這Y-截距的這圖形
哪個是通常重要的和相當有用統計上。
我們做也得到這X值給定到我們經過這結構性方程式模型，
哪個不是特別重要的
因為我們不有A好的看在這X截距
但它是有趣的那這分析能提供我們
有了這個額外的資訊沒有真的詢問為了它。
這是全部計算的自動地喜歡我說。
和那麼通常，有頂部部分隱，
當然，只是到給我們情境作為到什麼是實際上正在發生這裡。
和所以看著在什麼這我們已經實際上得到這裡，
我們已經得到這些堅硬的線
哪個表示那某物是統計上重要的。
和之間這H_2O作品和這片劑的密度，
我們有這虛線線哪個實際上表示
那那是不是A統計上重要的相關性。
和這事實這相關性是非常低的， 0.117
暗示它是不是那出色地相關的反正。
所以如果我們只是拿這在地方價值，
你可能是傾斜的到同意和我們的最初的線性回歸
和說有不影響
從H_2O作品在密度的這藥片。
但自從我們已經已經得到關於數據
在這形式的這結構性方程式模型，
讓我們繼續與探索到天
和看如果我們能覆蓋任何隱關係。
所以我們知道那這全部的案件學習
是建成向上的地段的X因素，地段的是回應，
和是當然那我們簡化它向下到只是一因素和一回覆.
所以讓我們思考關於一些的這其他括號之內這系統
和如何他們可能涉及到這回覆.
一例子哪個發生相當A很多之內這案件學習
是一個例子的A調解多變的。
和什麼我們意思是經過A調解多變的，
是它是A多變的哪個不能確切地是受控直接地，
但有一個影響在我們的最終的回覆
儘管仍然存在做作的經過一的我們的因素那我們能控制。
所以在這案件，是去到拿A看在抗碎強度
作為存在一的我們的調解變數。
還有原因為了這存在A調解多變的
是因為這壓碎力量能是改變了在這個流程。
和它做有一個影響在這密度的這藥片。
但這壓碎力量能僅有的是[聽不清楚 00:08:50]
肯定操作範圍
取決於在這水作品之內這藥片。
如果這平板電腦的也乾燥,
我們需要到改變這壓碎力量到匹配那
所以它不完全地粉末這藥片。
如果它是也濕，它是得到也很多水作品在那裡，
然後它可能是A很多較軟壓碎。
所以在這方式，你看那這是A多變的
那我們不能改變直接地
因為它需要到是做作的經過這水作品
但它是重要的有些
在這密度的這藥片哪個出色地探索然後。
所以如果我們添加這進入我們的小路圖表在我們的結構性方程式模型，
你能看那我們得到這新的三角形之間每個的我們的變數
和這數位一這時間現在，在這中間。
和什麼這是正在做在這情境的這案件學習，
是它是說那現在我們有我們的直接的回覆
哪個是這聯繫
之間這H_2O作品和這密度的這藥片。
和我們也有我們的間接回覆,
哪個來了從這聯繫哪個去全部這方式大約這圖表
透過cr催促力量和進入這密度藥片。
現在，什麼這方法是這是實際上A二-部分方程式。
所以不是僅有的做我們有額外的C像之前一樣什麼時候那裡曾是一X多變的，
我們現在也有其他多變的哪個是在A中間部分的這方程式。
所以因為的那，這第一的事物那我們注意是在這小路圖表，
這聯繫之間這H _2O作品
和這密度的這藥片是0.054,
哪個是已經顯著地較少的的A相關性比我們鋸最後的時間
什麼時候我們只是包括這一多變的。
和這是因為這休息的這成分
實際上來了從別處作為是探索這裡。
所以再次，我們能看那個那個聯繫仍然
是不是統計上重要的。
和在事實，有一個甚至較弱相關性比以前的。
現在，如果我們看在我們的其他連接，
說，之間我們的壓碎力量和密度的這藥片，
是看到A統計上重要的相關性
和A合理地相關的一在0.593。
所以什麼做這實際上意思是在這情境的這案件學習？
出色地，它方法A夫妻的事物
和我們畫A夫妻的結論從這。
首先，這關係之間這H_2O作品
和這的密度藥片是統計上重要的
哪個不是某物我們知道前那曾是隱
在後面這事實那我們僅有的執行線性的回歸。
和這第二事物那我們已經學到了
是那壓碎力量和這密度的這藥片
是相關的。
所以在A實際的感覺，這方法那我們能得出結論
如果我們想到控制這密度的我們的藥片，
然後這必須是完畢透過改變這H_2O作品
但僅有的作為A方法到改變那壓碎力量
到這想要的價值。
和所以如果我們實際上來了到最佳化這全部的情況
在這全部的案件學習，
這壓碎力量是在哪裡我們想到支付注意力到
和任何事物我們能做到影響那
哪個不是某物我們能改變和只是A撥號。
所以在這方式，你能看如何掃描電子顯微鏡有允許我們到揭露關係
哪個可能是錯過了在傳統的造型方法。
和在轉動，它提供A很多更深理解的如何我們的系統作品。
所以下一個時間你是探索這系統， ID鼓勵你到考慮獲取
掃描電子顯微鏡到幫助你更好的理解
這系統兩個都視覺上和更多的在深度。
