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sem统计最新进展_sem统计学意义(2024年12月教程归档)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

sem统计

港大统计SEM1课程体验分享趁着港大统计发了第一批offer，刚结束final考试，来聊聊我在第一学期的就读体验吧，希望能给大家一些参考。第一学期通常要上五门课，工作量确实有点重。以下都是我的个人感受和一些朋友的聊天总结： STAT7101: 统计推断的框架 𐟓Š 这是本学期的唯一一门必修课，内容主要是本科统计的延伸。Harrison教授讲得很耐心，特别是对本科数学统计的同学来说，上手很轻松。其他专业的同学也不用太担心，这门课主要讲的是统计推断的框架思想，不侧重证明。如果你喜欢进阶的数理统计，可以考虑免修这门课，去选6009或6010。 STAT8007: 计量经济学 𐟒𜊨🙩—訯𞥮ž质上是计量经济学，主要讲OLS以及放松OLS的各种前置条件，比如同方差后应该怎么做回归。作业是用R完成的。Tony教授讲得还算耐心，但对我来说有点难，因为他讲的内容我从未接触过。Tony也是一个要求很高的老师，到最后一章我已经晕了，考试也挺难的，不知道明年还是不是他教。 STAT8019: 机器学习在市场分析中的应用 𐟓ˆ 这门课主要讲传统的机器学习模型在市场分析中的应用，编程语言是R。老师有一点口音，需要一点时间习惯。作业的基本框架可以在上课的example code中找到，整体工作量不大，考试难度适中。 STAT7008: Python编程基础 𐟐 这门课主要是为下学期的几门编程课打基础，介绍Python的基础语法以及科学计算和传统机器学习包的使用。最后几节课还简单介绍了深度学习和计算机视觉。由于统计、数据科学和人工智能都可以选这门课，所以开了两节，由两个不同的老师讲。虽然进度和内容有差异，但作业却是一样的。整体来说，这门课的体验不是很好，但它没有期中和期末考试，可以减少一些工作量。 STAT6009 & 6010: 进阶概率论 𐟓š 这两门课内容大同小异，这学期6009的教学体验稍好一点。主要讲基于测度论框架的概率论，以及大数定理和中心极限定理在放松iid条件下的证明，后期是渐近的一些理论性质。希望这些分享能帮到大家，祝大家在港大统计的旅程顺利！

SSCI论文怎么写？审稿人教你！终于等到SSCI一区论文的修改意见了！真是千呼万唤始出来，等了两个月，感觉像等了一个世纪。每次收到审稿人的反馈，我都如获至宝，因为这是直接向他们学习的好机会！大家可以看看图3和图4，这是其中的两条建议，真的让我受益匪浅！ SSCI写作的精髓发表SSCI论文可不是一件容易的事，需要多方面的努力和准备。你需要关注前沿研究领域、掌握规范的研究方法、熟练运用数理统计方法和辅助分析软件，当然，学术写作的语言和技巧也是必不可少的。下面我就来分享一些关于SSCI写作的精要：计划清晰 𐟓… 在开始研究和论文写作之前，一定要对研究工作和论文结构做出充分的计划和安排。这样可以帮助你理清思路，避免在写作过程中迷失方向。阅读和学习 𐟓š 通过阅读SSCI期刊上发表的论文（或者其他有参考价值的论文），你可以了解某个领域的研究进展，为文献综述做准备。同时，还能学习到写作方式，找到可以模仿的句子和段落。研究方法 𐟔슩’ˆ对研究问题，选择合适的研究方法，合理地排除不利因素对研究信度和效度的影响。这需要你具备扎实的研究基础和敏锐的洞察力。数据分析 𐟓Š 应用严格的数理统计分析方法（例如：SEM、回归分析、因子分析等），用数据来检验自己在研究中构建的假设或观点。这一步非常关键，因为数据是论文的灵魂。检查错误 𐟔 仔细检查论文的语法、拼写、排版和标点等问题，并尽可能排除逻辑、结构、写作规范、参考文献等方面可能存在的错误。必要时，可以找英语母语者帮忙润色。逻辑紧凑 𐟧 逻辑是好论文的灵魂，论文的逻辑框架必须明确和紧凑，符合专业和学科的传统和规范。这样可以让读者更容易理解你的研究思路和结论。章节结构 𐟓‘ 论文应具备典型的学术论文结构，包括摘要、引言、文献综述、方法论、结果、讨论、结论、研究局限及其后续研究展望等。这样可以让你的论文看起来更加专业和完整。写作技巧 ✍️ 应采用规范的学术写作语言和技巧，如避免使用口语，减少使用修饰性的语言等。这样可以提升论文的可读性和专业性。引用格式 𐟓‘ 应遵守SSCI领域的引用格式和参考文献规则，例如：APA等。这样可以确保你的论文符合学术规范。论文提交 𐟓슥œ襮Œ成SSCI论文后，应当严格按照SSCI期刊的要求完整地检查和通读几遍，确认自己做到了最好再提交。这样可以避免不必要的修改和延误。及时跟踪 ⏰ 提交论文后，要及时跟踪SSCI论文的审理状态，发现问题不对的时候（例如：1-2个月了还没编辑处理、Under review半年没动静等等），可以主动联系期刊主编咨询。这样可以确保你的论文不被遗漏或忽视。希望这些建议对大家有所帮助！祝大家都能顺利发表高质量的SSCI论文！

安全把控，仅做电化学性能检测已不能满足！要从源头的金属异物管控做起扫描电镜（SEM）在锂电池行业中对清洁度的监控和分析具有重要意义。传统光学显微镜目前应用广泛，但是只能区分金属和非金属，但具体是哪类金属则无从得知，也会造成金属与非金属的误识别，对小尺寸颗粒的统计准确性较低，无法分析颗粒的可能来源。因此，这就需要借助扫描电镜。 [基木鱼链接]

AMOS软件全解析：轻松上手结构方程模型 𐟒᠁MOS（Analysis of Moment Structures）是一款专为结构方程模型（SEM）设计的统计软件。它广泛应用于各种问卷调查数据的建模分析。想知道你的数据是否适合使用AMOS吗？快来看看吧！ 𐟑‰ AMOS软件功能亮点结构方程建模：AMOS提供强大的结构方程建模功能，支持确认性因子分析（CFA）、路径分析、多组比较等复杂模型。直观图形界面：通过直观的图形界面，用户可以轻松绘制图表来指定模型，操作简单，上手快。数据兼容性：AMOS作为Spss的衍生软件，可以直接读取SPSS数据文件，也支持其他格式如Excel等。详尽输出：AMOS提供详尽的输出结果，包括路径系数、拟合度指标、方差分解等，支持广泛的统计标准和报告输出，方便用户解读和呈现结果。数据模拟：AMOS还具有数据模拟功能，可以生成数据以测试和验证模型。 𐟑‰ AMOS软件图标详解指针工具（箭头图标）：用于选择和移动对象，是最常用的工具之一。观测变量（小方框图标）：代表数据中的观测变量，用户可以拖放到画布上，并设置其与其他变量的关系。潜在变量（圆形图标）：用于创建和表示潜在变量，这些变量通常是不直接观测到的，如态度、满意度等。单向箭头（指向右的箭头）：表示变量之间的假设方向性影响，如因果关系。双向箭头（两头都有箭头的线）：用于指定两个变量之间的相关或协方差。路径图标（连续的箭头链）：允许用户绘制多个连续的因果关系，简化复杂模型的建立过程。错误项（带有“e”或“€的小椭圆）：用于指定模型中的测量误差或残差。 𐟒ᠤ𛥤𘊥†…容大家是否都理解了呢？后续还会更新更多关于AMOS的内容，包括如何建立结构方程模型、中介模型等。有需要的朋友们记得收藏哦！有疑问的可以在评论区留言哦！𐟥𐀀

如何用结构方程模型分析大学生体力活动？探索大学生体力活动的影响因素是一个复杂但有趣的研究课题。结构方程模型（SEM）是一种强大的统计工具，可以帮助我们理解和验证这些影响因素之间的关系。以下是建立结构方程模型的详细步骤和注意事项：研究假设与模型构建 𐟧 首先，我们需要提出一些假设，例如自我因素、家庭因素、学校因素和社区因素是如何影响大学生体力活动的。这些假设基于文献回顾和理论支撑，形成了一个理论模型。问卷设计 𐟓‹ 问卷的设计是关键的一步。我们选择了高质量期刊中的文献作为参考，确保问卷的可靠性。使用Likert五级量表来设计问卷，这样可以定量地反映受访者的态度。数据来源 𐟓Š 通过问卷星发放问卷，我们收集了438份问卷，其中有效问卷为402份。这些数据将是我们分析的基础。研究方法 𐟔슦ˆ‘们使用了SPSS 26.0和AMOS 26.0软件对数据进行信效度检验和探索性分析，确保问卷的有效性和可靠性。结构方程模型将用于探索各个影响因素之间的关系，并验证研究假设。模型拟合与分析 𐟓ˆ 我们使用了多种适配度指标来检验模型的适配度，包括卡方值、卡方/自由度比、GFI、AGFI、RMSEA、NFI、IFI、CFI等。模型的修正和验证基于这些指标的结果，最终得到了一个高度适配的结构方程模型。验证性分析 ✅ 验证性分析在结构方程模型中非常关键，它帮助我们验证研究假设和理论模型。这主要包括以下步骤：信度与效度分析：通过计算各变量的Cronbach's 姡量表的信度。通过因子分析和相关统计技术，如平均方差抽取值（AVE）和组合效度（CR），保证量表的效度。模型拟合度的检验：检验模型拟合度，确保理论模型与实际数据之间的吻合度高。修正模型以提高拟合度，基于卡方值、RMSEA值、CFI值等进行。路径分析：分析变量之间的路径系数，确认变量之间的直接效应、间接效应和总效应。验证研究假设，确定哪些假设得到数据支持。量化研究 𐟔⊩‡化研究是指通过量化的数据和统计方法来研究现象或验证假设的过程。在这项研究中，量化研究包括：通过设计问卷和使用Likert量表来收集数据。使用统计软件对数据进行分析，包括信效度分析、因子分析、路径分析等。通过这些步骤，我们可以更深入地理解大学生体力活动的影响因素，并为相关政策和干预措施提供科学依据。

爱丁堡计算应用数学Sem1回顾与展望动机：周末闲暇之余，决定写下这篇小结。数院陆续下发offer了，希望能给后来者一些参考。回想起去年这个时候，我也收到了offer，最终选择了这里，真是一种奇妙的缘分。整体感受：一整年的学习节奏非常紧张，似乎比数院其他专业还要忙碌。但这种忙碌是值得的！虽然是授课硕士，但full year的Research Skills课程会让你对研究有“丰富”的体验（这门课的任务也是最重的）。如果你没有读博的打算，可以考虑其他专业如SDS或ORDS；当然，Cam的就业面也很广，有很多统计、运筹、ML、DA的课程可以选择，只不过需要在有限的学分里做出取舍。如果你有读博的打算，即使不是计算数学方向，甚至不确定以后要不要搞研究，Cam也欢迎你，这里会帮你找到答案。课程方面：首先是必修课。Python编程和Numerical Linear Algebra是基础中的基础。如果你之前学过类似的内容，或者Python用得很好，可以把必修课换成别的课。前者比较容易，不多说了；后者难度中等，但一定要好好学，因为它是很多其他课的基础。考试时间紧张（P3），但只占50%，还是有机会拿高分的。下面是选修课： Bayesian Theory：这是统计的必修课，重要性不言而喻。内容和考试都挺难的，今年甚至有很多同学举报，明年说不定会变简单。 Statistical Programming：用R语言做三个项目，难度不大，但给分严格。由于是和SDS的Extended SP一起上，半个学期就学完了，会让后半学期比较轻松。 Fundamentals of Optimization：主要讲线性规划，讲得很细，内容充实，考试灵活，难度偏大。 Stochastic Modelling：主要讲马尔可夫链，我没选不过听说难度不高。 Applied SDEs：我也没选，听说内容有一定难度，但考得不难。PS：不要以为level 10的课就会简单，这里的yr4/5本科生都很厉害。 Industrial Math：两个报告，分别关于扩散方程和agent-based model。随机分组（而且会刻意分配你不熟悉的外国同学，包括yr4/5的、非数院的），因此很锻炼合作沟通能力，也是很好的项目经历，就是分数比较吃队友。另外，选别的专业或信院的课也是允许的，但原则上只许选一门。如果没有强烈兴趣我建议不要跨选，DPT上的课挺全面的。如果要跨的话，我会建议第一学期的MLPR/AML，或者某个统计/金融/运筹的课。（好了，暑假再见）（如果还记得的话）

SPSS和AMOS：结构方程模型全攻略嘿，大家好！今天我想和你们聊聊如何用SPSS和AMOS软件来做结构方程模型（SEM）的实证分析。这个过程其实挺有意思的，特别是对于那些对数据分析感兴趣的小伙伴们。下面我会详细讲解一下整个分析流程，包括一些关键的步骤和注意事项。描述性统计 𐟓Š 首先，我们得做一些描述性统计。这一步主要是为了了解数据的分布情况，看看有没有异常值或者缺失值。SPSS里有很多现成的功能可以帮你搞定这些。信效度分析 𐟓 接下来是信效度分析。这一步非常关键，因为它直接关系到你的研究结果是否可靠。信度分析主要是为了检验数据的稳定性，而效度分析则是为了确认数据是否真实反映了研究目的。这里有两种方法：探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）。EFA主要是为了找出数据的潜在结构，而CFA则是为了确认这些潜在结构是否符合理论预期。结构方程模型的应用 𐟚€ 现在，我们终于可以开始构建结构方程模型了。这一步包括模型构建、模型拟合和路径分析。模型构建主要是为了确定变量之间的关系，模型拟合则是为了检验这些关系的拟合程度，而路径分析则是为了更深入地理解这些关系。中介效应和调节效应分析 𐟔 最后一步是中介效应和调节效应分析。这一步主要是为了探讨变量之间的中介和调节作用，看看哪些变量在模型中起到了关键作用。总结 𐟓 整个分析过程其实并不复杂，但需要一定的统计学知识和软件操作技巧。如果你对这些内容感兴趣，不妨关注一下我的其他文章或者视频，我会详细讲解如何用SPSS和AMOS来做这些分析。希望这篇文章能帮到你们，祝大家研究顺利！𐟘Š

小白必看！SEM全攻略𐟓š 结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种强大的统计分析方法，适合所有层次的研究者，包括初学者。𐟓š𐟒ኊ𐟌Ÿ 掌握SEM的关键：学习基础理论：首先，了解结构方程模型的基本概念和原理是必不可少的。掌握统计软件：学习如何使用R、Python或SPSS等统计软件进行SEM分析。实践项目：通过参与实际项目，你将有机会应用所学知识，并从中获得宝贵经验。 𐟓š 学习资源：课程与书籍：参加在线课程，阅读相关书籍和学术论文，逐步深入理解SEM。网络资源：利用论坛和在线社区与其他专家交流，获取最新的研究动态和方法。 𐟔 循序渐进：从简单模型开始：初学者可以先从简单的SEM模型开始，逐步挑战更复杂的模型。遵循科学方法：确保你的研究方法科学规范，以保证数据采集和分析的可靠性。 𐟒ᠦ𓨦„事项：数据质量：确保数据的准确性和完整性，这是SEM分析的基础。模型验证：在进行SEM分析时，进行充分的模型验证和调整，以确保模型的拟合度。通过以上步骤，即使是结构方程模型的新手，也能逐步掌握并应用这一强大的统计工具。𐟌𑰟“ˆ

六本必读广义线性模型教材推荐随着数据科学的快速发展，广义线性模型（GLM）在各行各业的应用越来越广泛。尽管应用层面不断创新，但统计模型和计算机课程的基础依旧稳固。以下是一些经典的GLM教材推荐： 𐟓š 课本名称5：Applied Linear Statistical Models 译名：应用线性统计模型版次：5th Edition 作者：Kutner; Nachtsheim; Neter; Li 主要内容：涵盖了回归分析（线性+GLM），实验设计和观察性研究。虽然内容较为啰嗦，但非常适合自学。 𐟓š 课本名称6：Introductory Econometrics: A Modern Approach 译名：计量经济学入门版次：7th Edition 作者：Wooldridge 主要内容：线性回归部分与统计系课程一致，但对GLM研究不多，直接进入与时间序列相关的回归分析和一些经济学的特有模型（如SEM）。 𐟓š 课本名称7：Linear Models in Social Sciences 译名：社会科学中的线性模型主要内容：专注于社会科学领域的应用，介绍了线性模型的原理和方法。 𐟓š 课本名称8：Introduction to Generalized Linear Models 译名：广义线性模型导论主要内容：全面介绍了广义线性模型的理论和应用，适合初学者。 𐟓š 课本名称9：Regression Analysis: Theory and Practice 译名：回归分析：理论与实践主要内容：从理论到实践，系统地介绍了回归分析的各种方法和技术。 𐟓š 课本名称10：Statistical Models in Social Sciences: An Introduction 译名：社会科学中的统计模型导论主要内容：介绍了社会科学领域常用的统计模型，包括线性模型和广义线性模型。这些教材不仅涵盖了广义线性模型的基本理论，还提供了丰富的应用案例和实践指导，是学习数据科学的重要参考。

拉萨网约车满意度，SEM揭秘！ 𐟌Ÿ 结构方程模型（SEM）简介：结构方程模型（SEM）是一种强大的统计工具，用于探索变量之间的关系。它由两个主要部分组成：测量模型和结构模型。测量模型：负责衡量潜在变量，通过显性变量来反映潜在变量。数学表达式为：观测变量 = 因子载荷潜在变量 + 测量误差。结构模型：揭示变量之间的因果关系和相互作用。数学表达式为：潜在变量 = 路径系数潜在变量 + 误差项。 𐟔 变量确定：本研究确定了五个潜在变量：安全性、可靠性、舒适性、便捷性和经济性。这些变量共同构成了网约车服务满意度的全面评估。 𐟓Š 数据收集与分析：通过问卷调查收集数据，涉及14个变量的满意度相关指标。进行了信度检验（克朗巴哈系数𜉥’Œ效度检验（KMO测量和Bartlett球形检验）来评估问卷的可靠性和结构有效性。 𐟔砥艹性评估：克朗巴哈系数𜚨ᡩ‡问卷中各个条目间的一致性。𓻦•𐥀𜥤示Ž0.7，表示问卷具有较好的内部一致性。 𐟔 结构有效性评估：探索性因子分析（EFA）：发现问卷条目之间的潜在关联性。 KMO测量：衡量变量之间的偏相关是否足够小，KMO值大于0.6意味着数据适合进行因子分析。 Bartlett球形检验：检验数据是否适合进行因子分析，拒绝原假设则认为变量间存在一定的相关性。 𐟓ˆ 验证性因子分析（CFA）：在EFA发现潜在因子后，CFA用于验证这些因子的结构。CFA是结构方程模型的一部分，允许研究者测试假设的测量模型的拟合度。 𐟛 ️ 数据分析服务：提供描述性分析、信效度分析、方差分析、相关分析和回归分析（中介调节检验）等服务。 𐟓Š 数据分析工具：熟练运用Stata、SPSS和AMOS等数据分析工具，提供全面的数据分析服务。

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