大型語言模型（LLM）作為「近乎完美」的使用者介面
我最近參加了一個會議，不出所料，會議中有好幾場關於法學碩士（LLM）的演講。有幾點讓我很清楚：
- 大家都在想，什麼時候才能百分之百信任法學碩士（LLM）呢？
- 人們正在使用 LLM 作為自然語言使用者介面來執行難以完成的任務。
在統計建模領域，我感興趣的是：
- 我們已經擁有確定性且100%值得信賴的工具，尤其是在這些工具背後經過了徹底的測試的情況下。
- 像 JMP 這樣的軟體花費大量時間設計易於使用的介面，以應對複雜的任務！
舉例來說：結構方程模型（SEM）中的縱向分析
在結構方程模型（SEM）中正確建構縱向模型一直以來都是一項艱鉅的任務。相關的研討會、教學影片、網站、期刊文章和書籍比比皆是！事實上，研究人員需要具備紮實的SEM基礎才能自信地使用傳統軟體編寫自己的腳本。然而，JMP Pro中的SEM平台旨在消除這一難題。
JMP Pro 的 SEM 平台中的「模型快捷方式」選單提供了眾多指定（和擬合）縱向（和橫斷面）模型的選項。其目標是讓使用者專注於他們最關心的事情：有效率、直觀地探究他們的研究問題。
假設我們有 10 個短的、平穩的時間序列，分別測量 10 個我們感興趣的構念。我們將這些構念分別標記為 A 到 J，並以「時間 t」表示測量它們的時間點。我們假設樣本在六個不同的時間點進行了重複測量，並且存在一些缺失數據，這在縱向研究中很常見。
以下是顯示前兩個結構重複測量資料的資料表截圖：
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在 JMP Pro 中，可以透過點擊「分析」選單，然後選擇「多元方法」>「結構方程模型」來啟動 SEM 平台。在啟動對話方塊中，我選擇所有重複測量值，點擊“模型變數”，然後點擊“確定”。
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SEM平台報告會顯示一個預設的獨立性模型。請注意“模型快捷方式”按鈕旁邊的紅色三角形選單；您可以在這裡最輕鬆地指定複雜的模型。
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點選那個紅色三角形後，我們可以選擇縱向分析 > 交叉滯後面板模型。
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請注意，此選項可以擬合多種類型的多元自迴歸模型，包括具有隨機截距和潛在變數以解釋測量誤差的模型。
此時需要一項關鍵資訊：SEM平台需要知道各項指標的時間順序。由於我們在變數名稱中包含了“TimeT”，因此我們可以點擊“根據名稱猜測”按鈕立即獲取此資訊！
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我們向下滾動到末尾，單擊“確定”，所有 60 個時間值都將被處理。現在，您可以看到包含各種實用選項的選單。在本範例中，我們選擇幾個選項，對以下各項施加等式限制：1) 自迴歸效應，2) 交叉滯後效應，3) 殘差方差，以及 4) 殘差協方差。
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點擊「確定」按鈕後，將指定一個複雜的結構方程模型 (SEM)。如果我們從路徑圖中隱藏等式限制和協方差（可以在圖表的上下文功能表中完成此操作），就可以看到這個多元系統有多複雜。
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我以輕鬆的方式執行了本文中概述的所有步驟，併計時；總共用時46秒。無論我重複這些步驟多少次，最終得到的模型都將100%正確。
我們需要多長時間才能寫出一篇法學碩士（LLM）論文題目來做這件事？
如果我們重複這項任務幾次，LLM 的結果會有多準確？
我們需要多長時間來檢視LLM的結果，以確保任務已正確執行？
我絕不是“反對LLM”，它們有很多用途！但是，我們應該針對具體情況選擇最佳工具。說到有效率地寫SEM，我認為JMP Pro是毋庸置疑的。當然，JMP的所有設計都以使用者最佳體驗為出發點。
如果您想快速指定某個模型，而我們的 SEM 模型快捷方式中還沒有該模型，請告訴我們！
