sem模型图，SEM模型图路径系数在哪里看

结构方程模型(SEM)的简笔画像

结构方程模型（SEM）在社会科学领域影响深远，是统计分析方法中具有重大优势的一种。早在1904年，Spearman提出潜变量概念，1938年Wright引入路径分析，直至20世纪70年代，Karlg. Joreskog将二者整合，SEM应运而生。

一文讲全空间计量模型:SEM/SLM/SDM/其他变体以及相关LM/LR/Wald/Hausma...

SEM、SLM和SDM是基础模型，其中SLM也被称为SAR空间自回归模型。深入理解还包括空间杜宾误差模型、自回归组合模型以及空间滞后解释变量模型。模型选择过程中，需面对各种检验，如LM-lag、LM-error、Robust LM-lag和Robust LM-error，以及LR-lag、LR-error和Wald检验，这些检验旨在指导模型适应性或简化性。

参数估计方面，考虑到空间回归模型的内生性问题，使用极大似然法估计参数。空间自相关检验与选择SLM、SEM模型通常通过Moran’s I检验、拉格朗日乘数形式LMERR、LMLAG及其稳健检验来实现。Anselin和Florax提出的判别准则帮助确定模型选择。

sem的模型介绍

1、SEM简单介绍，以下资料来源 因果关系：SEM一般用于建立因果关系模型，但是本身却并不能阐明模型的因果关系。一般应用于：测量错误、错漏的数据、中介模型（mediation model）、差异分析。

2、SEM结构方程模型是一种在社会科学研究中广泛应用的方法，尤其在经济、市场和管理等领域中。这种模型在20世纪80年代就已经成熟，但由于国内研究者对该方法的认知度不高，其应用并未得到充分的推广。

3、SEM包含测量模型和结构模型两个部分，测量模型用以度量不可直接观察的潜变量，例如顾客忠诚度、满意度、投诉和赞赏等。结构模型则用于建立潜变量之间的关系，如形成型指标和反映性指标。