你好， 我是 约旦 沃尔特斯，
我是 JMP 技术实习生
和 我是 去 到 展示 到 你 今天
关于 结构方程模型
和 如何 我们 能 使用 这 在 线性 侵略
到 实际上 寻找 关系
和 否则 可能 不是 已经 是 明显的。
所以 到 做 这， 是 去 到 有 a 看
在 a 案件 学习 关于 制造业 的 制药 平板电脑。
之内 这 案件 学习， 有 很多 的 因素 和 回应
那 需要 监控 和 我们 需要 到 尝试 和 决定 这 关系
之间 这些 因素 和 这些 回应 到 尝试 和 工作 出去 如何 系统 作品。
和 在 正在做 这， 这 是 去 到 允许 我们 到 寻找
这 最佳的 状况 为了 我们的 药片 到 制作 这 最好的 药片 可能的。
但 到 制作 这 全部的 案件 学习 a 很多 更简单，
相当 比 聚焦 在 全部 的 这 回应 和 所有 这 因素，
是 只是 去 到 重点 在 一 回复 和 一 因素。
所以 在 这 案件，
这 一 因素 是 寻找 在 是 这 百分比 作品 的 水
和 这 一 回复 那 是 去 到 看 在
是 这 密度 的 这 药片。
和 那是 去 到 是 这 公制 的 无论 或者 不是
我们 有 平板电脑 或者 不是。
所以 只是 为了 参考，
这 药片 密度 是 在 毫克 每 厘米 立方。
所以 通常， 如何 我们 定义 这 关系
之间 这 回复 和 因素
是 只是 通过 a 简单的 线性 回归
哪个 从 这 姓名，
给出 我们 a 线性 关系 之间 这 回复 和因素。
还有这个 是 什么 我们 需要 到 完全 理解 这 系统。
但 这 问题 和 线性 回归 是 它是 仅有的 去 到 允许 我们 到 寻找
这 直接的 之间的影响 改变
水 作品 和 密度 的 这 药片。
它是 不是 去 到 让 我们 寻找
任何事物 别的 关于 这 系统 或者 任何 潜在的 特征。
和 所以 因为 的 这，
它 可能 实际上 失败 到 给 一个 印象 对于 系统。
和 这 是 在哪里 结构E 米 建模
能 实际上 来 在 到 尝试 和 给 我们 a 更多的 综合的 看法 的 这 系统
哪个 是 去 到 允许 我们 到 寻找 不同的 关系
哪个 或许 更多的 支持 和 不需要明显的 .
所以 a 少量 的 背景 在 线性 回归，
在 它是 最简单的 形式， 线性 回归
是 只是 a 线性 关系 之间 一 多变的 到 其他。
和 自从 线性 回归 是 经过 定义， 线性，
这 是 去 到 是 已连接 经过 a 线性 方程。
在此 方程 在 这 案件， 是 Y 等于 甲基异噻唑啉酮 加 C.
出色地， Y 是 这 Y 回复，
X 是 这 X 因素， m 是 我们的 光芒四射， 和 C 是 我们的 抵消。
所以 这 m 和 这 C 是 只是 常量 那 是 去 到 寻找
到 充满 这 回归 方程
所以 那 我们 能 涉及 在 Y 在 X 上 变量。
所以 到 做 这 在 这 语境 的 这 案件 学习，
是 去 到 阴谋 这 X 和 Y 变量
到 尝试 和 来 向上 和 这 回归 方程 在 跳转。
和 跳转 能 非常 简单地 做 这对我们来说。
它 给出 我们 a 很多 的 信息，
一些 的 哪个 我们 不 需要 为了 表演 这 线性 回归。
但 这 二 件 的 真的 重要的 信息 那 我们 得到
是 这 回归 系数 哪个 是 我们的 m 和 我们的 C,
哪个 是 关于这里，
和 这 回归 方程
哪个 是 这 满的 形式 的 我们的 线性 回归。
现在 JMP 做 给 这 到 我们 在 这 形式 的 Y 等于 甲基异噻唑啉酮 加 C
但 为了 这 目的 的 明晰， 和 到 看 如何 这 作品
在我们的 案件 学习 是 呈现 这里 作为 a 恰当的 关系
存在 那 这 密度 是 平等的 到 0.11 7% 的 水 加 95. 903.
和 这 是 已报道 多于 和 你的 m 和 C 值。
出色地， 你 可能 简单地 看 那 全部 这 关系 方法
是 那 为了 每一个 一 单元 增加 在 百分比 到 L,
我们 得到 a 一 单元 增加 在 密度。
但 我们 有 那 C 价值 在 这 结尾 哪个 偏移量 我们的 密度 经过 95 .93。
这 目的 的 这 C 价值 是 到 给 a 规模 到 我们的 数据。
没有 那 规模， 什么 我们 有 是 a 关系
之间 密度 和 百分比 的组成 H_2O。
添加 这 持续的 在 这 结尾 给出 我们 那 规模
到 实际上 是 这 单位 那 我们 需要 在...内学习 这 案件 学习。
所以 现在 那 我们已经 得到 一个 主意 的 如何 我们 传统上
去 关于看 这 问题，
让我们 尝试 和 开始 建筑 结构 方程 模型。
所以 到 转换 传统的 线性回归
进入 这 形式 的 a 结构 方程 模型，
我们 需要 到 做 a 很少 事物。
我们 开始 经过 移动 这 关系
脱离其图形形式， 进入 这 视觉的 形式。
出色地， 我们 能 看 那 我们已经 得到 我们的 X 因素
在 这 长方形 存在 链接 到 这 其他 长方形
哪个 是 我们的 回复。
和 之间 这些 二 矩形， 他们 是 链接 经过 这 箭。
现在， a 单身的- 领导 箭 只是 方法 a 关系 去 一 方式。
进而 结构方程模型， 它 是 可能的 到 有 双倍的- 领导 箭
但 那是 不是 特别 重要的 在 这 例子。
什么 这 单身的- 领导 箭 方法
是 那 水 作品 影响 这 密度 的 这 药片
但 这 密度 的 这 药片 做 不是 影响 H_2O 作品。
和 这 允许 我们 在 这 实例，
填写此个人 X 和 a Y 执行线性 回归。
现在 这 令人困惑 部分 关于 这 图形
是 大概 这 一 在 这 三角形 在 这 顶部。
和 简单地， 全部 这 做， 和 这 是 通常 隐
之内 a 结构 方程 模型，
是 它 允许 我们 到 放 这 规模 为了 我们的 全部的 模型。
和 我们 能 看 那 通过
如何 这 结构 公式 M 模型 实际上 报告 这 数据。
所以 如果 你 看 穿过 这 轴
之间 这 一 在 这 三角形 和 这 Y 回应， 密度片，
你会 看 那 我们 实际上 得到 a 数字 在 那，
哪个 是 95. 903 哪个 我们已经 见过 前。
它是 实际上 我们的 C 我们的价值 线性 回归。
和 这 更远 证明 那 这 是 这 部分 的 图形
使用的 在此 给定 规模。
所以 如果 我们 能 看 在哪里 这 C 来 从
和 那 直接地 翻译 在哪里 做 这 m 未来 从。
出色地， 这 m 是 实际上 从 a 联系 在 这 底部 那里
之间 这 百分比 到 a 作品 到 这 密度 的 这 药片。
和 我们 能 看 那 它是 不是 0.117， 这 精确的 相同的 作为 我们 成立。
熊 在 头脑 这里 那 两个都 的 这些 分析 执行
在 二 不同的 平台。
现在， 我们 可能 有 二 部分 的 我们的 和， 它在 C方程 那里。
但 这 示意图 是 在 这 形式 的 三 側面。
和 所以 你 可能 是 想知道 什么 是 那 最终的 边？
和 简单地 放， 这 左边 手 边，
哪个 是 本质上 数字 一 和 %H2_O 作品，
是 只是 这 X 和 SEM。
相似的 到 怎么样 这 C 价值，
哪个 给出 我们 这 抵消 的 这 Y 进入 C 图形，
是 这 和- 截距 的 这 图形
哪个 是 通常 重要的 和 相当 有用 从统计上看。
我们 做 还 得到 这 X 值 给定 到 我们 经过 这 结构 方程 模型，
哪个 不是 特别 重要的
因为 我们 不 有 a 好的 看 在 这 X 截距
但 它是 有趣的 那 这 分析 能 提供 我们
有了这个 额外的 信息 没有 真的 询问 为了 它。
这 是 全部 计算 自动地 喜欢 I 说。
和 那么通常， 有 顶部 部分 隐，
当然，只是 到 给 我们 语境 作为 到 什么是 实际上 正在发生 这里。
和 所以 寻找 在 什么 这 我们已经 实际上 得到 这里，
我们已经 得到 这些 坚硬的 线
哪个 表示 那 某物 是 统计上 重要的。
和 之间 这 水 作品 和 这 药片的密度，
我们 有 这 虚线 线 哪个 实际上 表示
那 那 是 不是 a 统计上 重要的 相关性。
和 这 事实 这 相关性 是 非常 低的， 0.117
暗示 它是 不是 那 出色地 相关 反正。
所以 如果 我们 只是 拿了 这 在 地方 价值，
你 可能 是 倾斜 到 同意 和 我们的 最初的 线性 回归
和 说 有 不 影响
从 水 作品 在 密度 的 这 药片。
但 自从 我们已经 已经 得到 关于数据
在 这 形式 的 这 结构 方程 模型，
让我们 继续 与 探索 天
和 看 如果 我们 能 覆盖 任何 隐 关系。
所以 我们 知道 那 这 全部的 案件 学习
是 建造 向上 的 很多 的 X 因素， 很多 的 Y 回复
和 是 当然 那 我们 简化 它 向下 到 只是 一 因素 和 一 回复。
所以 让我们 思考 关于 一些 的 这 其他 括号 之内 这 系统
和 如何 他们 可能 涉及 到 这 回复。
一 例子 哪个 发生 相当 a 很多 之内 这 案件 学习
是 一个 例子 的 a 调解 多变的。
和 什么 我们 意思是 经过 a 调解 多变的，
是 它是 a 多变的 哪个 不能 确切地 是 受控 直接地，
但 有 一个 影响 在 我们的 最终的 回复
尽管 仍然 存在 做作的 经过 一 的 我们的 因素 那 我们 能 控制。
所以 在 这 案件， 是 去 到 拿 a 看 在 抗压强度
作为 存在 一 的 我们的 调解 变量。
并且 原因 为了 这 存在 a 调解 多变的
是 因为 这 破碎 力量 能 是 改变 在 这个过程。
和 它 做 有 一个 影响 在 这 密度 的 这 药片。
但 这 破碎 力量 能 仅有的 是 [听不清 00:08:50]
肯定 操作 范围
取决于 在 这 水 作品 之内 这 药片。
如果 这 平板电脑 也 干燥，
我们 需要 到 改变 这 破碎 力量 到 匹配 那
所以 它 没有 完全地 粉末 这 药片。
如果 它是 也 潮湿， 它是 得到 也 很多 水 作品 在 那里，
然后 它 可能 是 a 很多 更柔软 粉碎。
所以 在 这 方式， 你 看 那 这 是 a 多变的
那 我们 不能 改变 直接地
因为 它 需求 到 是 做作的 经过 这 水 作品
但 它 是 重要的 有些
在 这 密度 的 这 药片 哪个 出色地 探索 然后。
所以 如果 我们 添加 这 进入 我们的 小路 图表 在 我们的 结构 方程 模型，
你 能 看 那 我们 得到 这 新的 三角形 之间 每个 的 我们的 变量
和 这 数字 一 这 时间 现在， 在 这 中间。
和 什么 这 是 正在做 在 这 语境 的 这 案件 学习，
是 它是 说 那 现在 我们 有 我们的 直接的 回复
哪个 是 这 联系
之间 这 水 作品 和 这 密度 的 这 药片。
和 我们 还 有 我们的 间接 回复，
哪个 来 从 这 联系 哪个 去 全部 这 方式 大约 这 图表
通过 cr 催促 力量 和 进入 这 密度 药片。
现在， 什么 这 方法 是 这 是 实际上 a 二- 部分 方程。
所以 不是 仅有的 做 我们 有 额外的C 和以前一样 什么时候 那里 曾是 一 X 多变的，
我们 现在 还 有 其他 多变的 哪个 是 在 a 中间 部分 的 这 方程。
所以 因为 的 那， 这 第一的 事物 那 我们 注意 是 在 这 小路 图表，
这 联系 之间 这 H _2O 作品
和 这 密度 的 这 药片 是 0.054，
哪个 是 已经 显著地 较少的 的 a 相关性 比 我们 锯 最后的 时间
什么时候 我们 只是 包括 这 一 多变的。
和 这 是 因为 这 休息 的 这 成分
实际上 来 从 别处 作为 是 探索 这里。
所以 再次， 我们 能 看 那 那 联系 仍然
是 不是 统计上 重要的。
和 在 事实， 有 一个 甚至 较弱 相关性 比 以前的。
现在， 如果 我们 看 在 我们的 其他 连接，
说， 之间 我们的 破碎 力量 和 密度 的 这 药片，
是 看到 a 统计上 重要的 相关性
和 a 合理地 相关 一 在 0.593。
所以 什么 做 这 实际上 意思是 在 这 语境 的 这 案件 学习？
出色地， 它 方法 a 夫妻 的 事物
和 我们 画 a 夫妻 的 结论 从 这。
首先， 这 关系 之间 这 水 作品
和 这 密度 药片 是 统计上 重要的
哪个 不是 某物 我们 知道 前 那 曾是 隐
在后面 这 事实 那 我们 仅有的 履行 线性 回归。
和 这 第二 事物 那 我们已经 学到了
是 那 破碎 力量 和 这 密度 的 这 药片
是 相關。
所以 在 a 实际的 感觉， 这 方法 那 我们 能 结论
如果 我们 想 到 控制 这 密度 的 我们的 药片，
然后 这 必须 是 完毕 通过 改变 这 水 作品
但 仅有的 作为 a 方法 到 改变 那 破碎 力量
到 这 期望 价值。
和 所以 如果 我们 实际上 来了 到 优化 这 全部的 情况
在 这 全部的 案件 学习，
这 破碎 力量 是 在哪里 我们 想 到 支付 注意力 到
和 任何事物 我们 能 做 到 影响 那
哪个 不是 某物 我们 能 改变 和 只是 a 拨号。
所以 在 这 方式， 你 能 看 如何 作为 有 允许 我们 到 揭露 关系
哪个 可能 是 错过 在 传统的 造型 方法。
和 在 转动， 它 提供 a 很多 更深 理解 的 如何 我们的 系统 作品。
所以 下一个 时间 你是 探索 这 系统， ID 鼓励 你 到 考虑 收购
作为 到 帮助 你 更好的 理解
这 系统 两个都 视觉上 和 更多的 在 深度。
