大型语言模型（LLM）作为“近乎完美”的用户界面
我最近参加了一个会议，不出所料，会议中有好几场关于法学硕士（LLM）的演讲。有几点让我很清楚：
- 大家都在想，什么时候才能百分之百信任法学硕士（LLM）呢？
- 人们正在使用 LLM 作为自然语言用户界面来执行难以完成的任务。
在统计建模领域，我感兴趣的是：
- 我们已经拥有确定性且100%值得信赖的工具，尤其是在这些工具背后经过了彻底的测试的情况下。
- 像 JMP 这样的软件花费大量时间设计易于使用的界面，以应对复杂的任务！
举例来说：结构方程模型（SEM）中的纵向分析
在结构方程模型（SEM）中正确构建纵向模型一直以来都是一项艰巨的任务。相关的研讨会、教学视频、网站、期刊文章和书籍比比皆是！事实上，研究人员需要具备扎实的SEM基础才能自信地使用传统软件编写自己的脚本。然而，JMP Pro中的SEM平台旨在消除这一难题。
JMP Pro 的 SEM 平台中的“模型快捷方式”菜单提供了众多用于指定（和拟合）纵向（和横截面）模型的选项。其目标是让用户专注于他们最关心的事情：高效、直观地探究他们的研究问题。
假设我们有 10 个短的、平稳的时间序列，分别测量 10 个我们感兴趣的构念。我们将这些构念分别标记为 A 到 J，并用“时间 t”表示测量它们的时间点。我们假设样本在六个不同的时间点进行了重复测量，并且存在一些缺失数据，这在纵向研究中很常见。
以下是显示前两个结构重复测量数据的数据表截图：
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在 JMP Pro 中，可以通过点击“分析”菜单，然后依次选择“多元方法”>“结构方程模型”来启动 SEM 平台。在启动对话框中，我选择所有重复测量数据，点击“模型变量”，然后点击“确定”。
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SEM平台报告会显示一个默认的独立性模型。请注意“模型快捷方式”按钮旁边的红色三角形菜单；您可以在这里最轻松地指定复杂的模型。
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点击那个红色三角形后，我们可以选择纵向分析 > 交叉滞后面板模型。
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请注意，此选项可以拟合多种类型的多元自回归模型，包括具有随机截距和潜在变量以解释测量误差的模型。
此时需要一项关键信息：SEM平台需要知道各项指标的时间顺序。由于我们在变量名称中包含了“TimeT”，因此我们可以点击“根据名称猜测”按钮立即获取此信息！
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我们向下滚动到末尾，单击“确定”，所有 60 个时间值都将被处理。现在，您可以看到包含各种实用选项的菜单。在本示例中，我们选择几个选项，对以下各项施加等式约束：1) 自回归效应，2) 交叉滞后效应，3) 残差方差，以及 4) 残差协方差。
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点击“确定”按钮后，将指定一个复杂的结构方程模型 (SEM)。如果我们从路径图中隐藏等式约束和协方差（可以在图表的上下文菜单中完成此操作），就可以看到这个多元系统有多么复杂。
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我以轻松的方式执行了本文中概述的所有步骤，并计时；总共用时46秒。无论我重复这些步骤多少次，最终得到的模型都将100%正确。
我们需要多长时间才能写出一篇法学硕士（LLM）论文题目来做这件事？
如果我们重复这项任务几次，LLM 的结果会有多准确？
我们需要多长时间来审查LLM的结果，以确保任务已正确执行？
我绝不是“反对LLM”，它们有很多用途！但是，我们应该针对具体情况选择最佳工具。说到高效地编写SEM，我认为JMP Pro是毋庸置疑的。当然，JMP的所有设计都以用户最佳体验为出发点。
如果您想快速指定某个模型，而我们的 SEM 模型快捷方式中还没有该模型，请告诉我们！
