解释结构模型 解释结构模型是什么

结构方程

（1）缺失值的处理

结构d方程如下：

解释结构模型 解释结构模型是什么

解释结构模型 解释结构模型是什么

一、相反预测模型聚焦于预测准确度和预测能力，考虑f在新数据上的表现。不同的任务需要考虑的评价指标不一样，例如ranking模型或者分类模型不一样。基础解释

结构方程模型是科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟。“在科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量）。

这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。结构方程式模型定在一组潜在变量中存在因果关系，这些潜在变量可以分别用一组可观测的变量表示。

二、介绍

这一组潜在变量分别是那些观测变量中的某几个的线性组合。在技术上，通过验证观测变量之间的协方，可以估计出这个基本线性回归模型的系数值，从而在统计上检验所设的模型对所研究的过程是否合适，也就是检验观测变量的方协方矩阵与模型拟合后的引申方协方矩阵的拟和程度，如果证实所设的模型合适，就可以得出结论。

三、结构方程模型的优点

结构方程分析可同时考虑并处理多个因变量。在回归分析或路径分析中，就算统计结果的图表中展示多个因变量，其实在计算回归系数或路径系数时，仍是对每个因变量逐一计算。所以图表看似对多个因变量同时考虑，但在计算对某一个因变量的影响或关系时，都忽略了其他因变量的存在及其影响。

结构方程模型是什么

从一系列的模型中选择的模型，评估模型的表现在解释模型和预测模型中采用不同的方式。

结构方程模型是：科学研究中的一个非常好的方法。

简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。

该方法在20世纪80年代就已经成熟，可惜国内了解的人并不多。在科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。

20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。线性相关分析：线性相关分析指出两个随机变量之间的统计联系。两个变量地位平等，没有因变量和自变量之分。因此相关系数不能反映单指标与总体之间的因果关系。

结构方程模型分析：结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量，也可能包含无法直接观测的潜在变量。清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。

结构方程模型的优点：对于解释模型，做data partitioning 通常用于评估模型的鲁棒性和预测能力。

1、容许自变量和因变量含测量误，态度、行为等变量，往往含有误，也不能简单地用单一指标测量。结构方程分析容许自变量和因变量均含测量误。变量也可用多个指标测量。用传统方法计算的潜变量间相关系数，与用结构方程分析计算的潜变量间相关系数，可能相很大。

2、估计整个模型的拟合程度，在传统路径分析中，我们只估计每一路径的强弱。在结构方程分析中，除了上述参数的估计外，我们还可以计算不同模型对同一个样本数据的整体拟合程度，从而判断哪一个模型更接近数据所呈现的关系。

什么是概念模型，物体模型，数学模型？

（4）数据收集的设施:1.introduction

物理模型：以实物或形式直观表达认识对象的特征。如：DNA双螺旋结构模型，细胞膜的流动镶嵌模型。

（4）科学发展需要严格的相关研究，预测模型是一种介于理论和实验的产物.虽然解释模型可以解释变量之间的因果关系，但是预测能力可能不如预测模型

概念模型：指以文字表述来抽象概括出事物本质特征的模型。如：对真核细胞结构共同特征的文字描述、光合作用过程中物质和能量的变化的解释、达尔文的自然选择学说的解释模型等。

数学模型：用来描述一个系统或它的性质的数学形式。如：酶活性受温度（PH值）影响示意图，不同细胞的细胞周期持续时间等。

概念模型建模过程

1，运用概念目录列表或名词性短语找出问题领域中的后选概念。

2，绘制概念到概念模型图中。

3，为概念添加关联关系。

4，为概念添加属性。

概念模型模型设计

1，概念模型不依赖于具体的生物系统，他是纯粹反映信息需求的概念结构。

2，建模是在需求分析结果的基础上展开，常常要对数据进行抽象处理。常用的数据抽象方法是‘聚集’和‘概括’。

3，E-R方法是设计概念模型时常用的方法。用设计好的ER图再附以相应的说明书可作为阶段成果。

参考资料：

为什么波尔的原子结构模型解释了氢原子光谱为线状光谱?

在解释模型中，目标是估计theory-based f 并且来使用它去推断，统计的能力是主要的考虑。减少bias需要足够的数据来进行模型测试。到达一定数量的数据后，超过的部分对于精度的提高可以忽略不计，而对于预测模型，f通常是数据决定的，通常更多的数据会带来更好的结果。

波尔的原子结构模型中推导出了氢原子的轨道能量 E(n)=-Rh/n^2.

model evaluat对于预测模型，f通常用于对新数据预测。在实际的应用中，目标通常专注让预测模型来支持科学研究，通过构建新的理论来产生新的说，解释性模型的文章据记载模型理论构建和未被观测的参数和统计推断，预测部分聚焦于预测能力和比较不同的模型结果。ion

放出光子的能量 hv=(Ej - Ei) =Rh(1/ni^2 -1/nj^2)

而这样理论推导出的常数Rh以及光子的能量跟试验所观察到的十分吻合.

卢瑟福的原子核式结构模型说明了什么问题？

两轨道之间的能量 Ej - Ei =Rh(1/ni^2 -1/nj^2)

解析：原子中的正电荷和几乎全部的质量都集中在一个很小的区域范围内，这是卢瑟福分析研究α粒子散射实验所得出的结论，也是卢瑟福提出原子核式结构模型的在解释模型中，验证包含两个部分，模型验证f是否能够表示F和模型是能能很好的fit现有数据。实验依据．

对于预测模型，或许解释不是必须的，但是能够解释目的和重要性十分重要。

amos结构方程模型是什么？

确实值的意义是否对预测有影响或者对于预测的含义不明确，所以用确实值来做解释模型通常不太合理。

从测量关系来看：Factor1感知质量由A1~A4共4项测量；Factor2感知价值由B1~B3共3项测量；Factor3顾客满意由C1~C3共3项测量；Factor4顾客忠诚由D1~D2共2项测量。

从影响关系来看：Factor1和Factor2对于Factor3产生影响关系；Factor3对Factor4产生影响关系。

类似上述，如果研究中包括测量关系和影响关系时，此类研究均可称作结构方程模型。当然研究者的重心在于研究影响关系，并且进行设验证等；测量关系并不在重点关注范围，但是测量关系的质结构方程模型SEM是一种多元数据分析方法，其可用于研究多个潜变量之间的影响关系情况。结构方程模型共包括两部分结构，分别是测量关系和影响关系。比如下面这个结构方程模型，其包括四个潜变量，分别是Factor1感知质量、Factor2感知价值、Factor3顾客满意和Factor4顾客忠诚。量会对模型拟合情况产生很大的影响，因此研究者需要首先保证测量关系的质量情况。

可以使用SPSSAU进行分在解释模型中，X，y时估计函数f的工具，同时，x,y也用于测试因果设。析。

预测模型还是解释模型。两者区别及联系

2.3 EDA

欢迎访问我的个人网站： data-scientist

态度、行为等变量，往往含有误，也不能简单地用单一指标测量。结构方程分析容许自变量和因变量均含测量误。变量也可用多个指标测量。用传统方法计算的潜变量间相关系数，与用结构议程分析计算的潜变量间相关系数，可能相很大。

统计模型是一个在开发和测试理论中强有力的工具，包括因果解释，预测和描述。在很多原则中都是用统计模型，并且认为统计模型有很高的解释性和预测能力。解释性和预测性的冲突是普遍存在的，因此我们必须了解和处理它们之间的关系。

去重共线性对于系数的解释能力很关键，和考率一个变量对另一个变量影响是十分关键。另外还可以评估变量变化对于结果的影响。监测波动要去除共线性。

1.1解释性模型

Causal theoretical model. 统计模型用于测试因果设，通常是测量变量X对Y的潜在影响。

解释模型的作用通常是通过因果设来进行理论创建。

预测同学通常是通过统计模型和数据挖掘来进行预测新的数据或未来。通过新的观测X来预测新的结果Y。预测包括时序预测，点预测，区间预测，分布预测活拍下预测，通常使用贝叶斯，频繁项，数据挖掘算法和统计模型。

1.3 描述性模型

描述性模型通常是用一种更简洁的方式来总结和表示数据的结构。

1.4 预测模型的科学价值

通常统计学家认为预测模型不具有科学性，所以被统计学家所抛弃。即使在统计学派中也被分为两类，预测性作为主要目的被认为是unacademic。

当然预测模型也是必要的科学尝试。预测模型的主要功能

（1）大规模的丰富的数据集通常很复杂，并且模式难以进行设，使用预测模型可以解释一些潜在的新的机制。

（2）预测模型可以被用于发现新的测量和评价的体系

（3）对于复杂模式和关系的挖掘，预测模型通常可以得到更好的结果。

（5）预测能力评估提供一种straightforward的方式来比较解释模型的预测能力

（6）预测模型来量化预测能力，创建benchmark上十分重要。因为预测模型可以有相比于解释模型更高的预测能力。一个较低的预测模型通常意味着我们需要进行新的数据收集，测量方式，或新的经验注意的方式。当解释模型的结果接近预测模型时表示我们对现象的理解已经很全面了。另一方面，当解释性模型的结果距离预测模型的benchmark较低时，说明我们还需要接下来的探索和理解。

1.5预测和解释模型的不同

预测模型和解释模型的冲突在于它们的科学性的根基。

但是在预测模型中，函数f时工具，用于产生产生对y的预测。事实上，即使潜在的因果关系是y=f(x),但是y=f1(x)可能在x1而不是x上取得更好的结果，因为估计可能是有偏的估计，有偏估计可能会有更好的结果。

理论-数据 ： 在解释模型中，f是完全建立在支持解释预先估计的在X，Y 之间的因果关系。而在预测模型中，直接的解释X，Y 之间的因果关系是不需要的，虽然有时候一些透明的f是期望的。

Retrospective-prospective: 预测模式是forward-looking，f时用于预测新的数据。相反的是在解释模型中，更多的是回溯，f用于检测现有的数据和说。

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在解释性模型中，我们的目标是最小化bias来获得最的表达。相反，预测模型寻找最小化的bias和estimation variance的组合误，有时会牺牲一些理论的准确度来提高经验的准确度，

1.6 void in the statistics literature

使用预测模型和解释模型的争论一直存在，但是并没有被翻译成统计语言。在模型选择中一直存在着争议，

There may be no significant difference between the point of view of inferring the true structure and that of a prediction if an infiniy large quantity of data is ailable or if the data are noiseless. Howr, in modeling based on a finite quantity of real data, there is a significant gap between these two points of view, because an optimal model for prediction pures may be different from one obtained by estimating the ‘true model.’

2.1 研究设计和数据收集

（1）

对于解释和预测，数据的收集也不太一样，考虑样本的大小。

（2）对于抽样的方式：

在hierarchical data中，对于预测模型，group size的增加比group number 更有效，而解释模型则相反。

（3）实验设计的考量:

解释模型需要更多的可解释数据，但是这受限于实验环境和可获得的资源，同时解释需要需要非常干净的数据，

预测模型需要更多的其他的数据，数据维度越多越好。

解释性模型需要构建一个比较好的理论来支持,比如的心理上含义。预测模型更多的是要保证预测数据的质量和数据的含义清楚。

（5）实验设计的方式:

Factorial designs 关注与因果解释，找到结果的含义

Response suce modology design， 使用优化技术和非线性变换来提高解释性

2.2 数据准备

如果你有很少一部分的缺失数据，对于解释模型，可以直接扔掉。而对于预测模型，则不需要扔掉这些数据。

在回归模型，对缺失变量进行dummy处理可以增加预测模型的表现，但是对于解释模型却不符合要求。

(2)数据切分data partitioning

通常避免过拟合的方式是在保留测试集上进行评估模型，防止过拟合,通过交叉验证，或其他采样的方式，boost 来使得预测模型在小数据集上进行。

数据切分的目的是为了最小化方和偏之和。对于预测模型来说更小的样本通常会导致更大的bias，因此通过data partitioning 可以有效的提高模型的表现，但是对于解释模型的帮助很小。对于预测模型，数据切分是一个关键的步骤。

在解释模型中，EDA指向特定的因果关系，然而在预测模型中，EDA更多的是free-form，为了支撑模型来找个更多未知的关系，可能并没有正式的公式。

eda可以是毫无目的的探索，或者来验证已有的设，评估潜在的模型，共线性和变量的转换。

降维，在预测模型中可以减少采样方。PCA或其他降维方式解释性会比较，但是可以作为压缩变量变量放入模型中，

2.4 变量选择。

在解释模型中，变量选择根据变量之间的因果结果和变量自身的作。更加关注因果关系

预测模型主要关系x,y之间的关联关系而不是因果关系。主要关注响应，数据质量，数据的可获得性。对于时间序列的建模，X必须是在y之前能获得的。

2.5 选择方式（cho of mods)

causation–association, theory–data, retrospective–prospective and bias–variance

四种不同的方式将会导致不同的结果。解释性模型可以很容易的连接到潜在的理论。

对于预测模型，顶部的优先级模型可以产生更加准确的结果，但是模型f可能更加未知。虽然模型的透明性很多情况下未知，但是有很多情况下都是先提高准确度，然后再试图理解模型。

Bias-variance方面对于提高预测模型比较有效，比如ridge regression和lasso， 通过对稀疏惩罚的方式来引入bias但是降低variance.另外还有ensembke模型和bagging, boosting。

2.6 model evaluation and selection

Validation:

而对于预测模型，主要关注的是泛化能力，即模型在保留测试集上的表现。

对于解释模型，验证主要考率模型的系数是否over/under-specification,goodness of fit tests， 还有一些模型的诊断包括残分析 residual ysis.

对于预测模型，的挑战是防止过拟合，通过对比测试集和训练集的表现，来检查是否出现过拟合。

对于大规模的数据验证，对于解释模型和预测模型不太相同。比如说检查共线性对于解释模型非常相关，多重共线性可以导致标准的增大，因此很多已有的文献来剔除共线性。相反对于预测模型来说，多重共线性不是罪恶的。

考虑两方面的能力，解释能力和预测能力。

解释模型考虑变量对于结果的关系，研究者常用R2值和统计意义的F统计来表明对结果的影响。

model selection

在解释模型中，比较模型之前的解释能力。使用stepwise的方法来增加删除变量，变量的增删通过统计模型来清楚的表达。主要通过AIC，BIC来进行筛选。

AIC和BIC 提供估计不同的事情。 If the question of which estimator is better is to make sense, we must decide wher the erage likelihood of a family [=BIC] or its predictive accuracy [=AIC] is what we want to estimate.

2.7 Model use and reporting

解释模型倾向于验证现有的因果推断理论，查看统计结果是否合理。

总结：

（1）在模型研究中，需要制定一个优化的目标

Reference:

[1] Shmueli G. To explain or to predict?[J]. Statistical science, 2010, 25(3): 289-310.

结构方程是什么意思？

Bias-variance: 方和偏，

结构方程模型中设的外生潜变量ξ和内生潜变量η之间的因果关系方程。即结构方程模型中的因果关系部分。

传统上，我们只容许每一题目（指标）从属于单一因子，但结构方程分析容许更加复杂的模型。例如，我们用英语书写的数学试题，去测量学生的数学能力，则测验得分（指标）既从属于数学因子，也从属于英语因子（因为得分也反映英语能力）。传统因子分析难以处理一个指标从属多个因子或者考虑高阶因子等有比较复杂的从属关系的模型。

其矩阵形式为η=Bη Γξ ζ，式中η表示内生潜变量构成的向量，ξ表示外生潜变量构成的向量，B表示内生潜变量对内生潜变量的效应的系数矩阵，Γ表示外生潜变量对内生潜变量的效应的系数矩阵，ζ表示误项构成的向量。参见“结构方程模型”。

结构方程模型的优点

1、同时处理多个因变量

结构方程分析可同时考虑并处理多个因变量。在回归分析或路径分析中，就算统计结果的图表中展示多个因变量，其实在计算回归系数或路径系数时，仍是对每个因变量逐一计算。所以图表看似对多个因变量同时考虑，但在计算对某一个因变量的影响或关系时，都忽略了其他因变量的存在及其影响。

结构方程名词解释：结构方程模型构成部分。2、容许自变量和因变量含测量误

3、同时估计因子结构和因子关系

设要了解潜变量之间的相关，每个潜变量者用我个指标或题目测量，一个常用的做法 是对每个潜变量先用因子分析计算潜变量（即因子）与题目的关系（即因子负荷），进而得到因子得分，作为潜变量的观测值，然后再计算因子得分，作为潜变量之间的相关系数。这是两个的步骤。在结构方程中，这两步同时进行，即因子与题目之间的关系和因子与因子之间的关系同时考虑。

4、容许更大弹性的测量模型

在传统路径分析中，我们只估计每一路径（变量间关系）的强弱。在结构方程分析中，除了上述参数的估计外，我们还可以计算不同模型对同一个样本数据的整体拟合程度，从而判断哪一个模型更接近数据所呈现的关系。

生物化学DNA双螺旋结构模型要点如何?说明结构与功能的关系

（2）即使目标是预测模型或者是解释模型，两方面的模型都要做来验证互相的结果。

(1)主链(backbone)：由脱氧核糖和磷酸基通过酯键交替连接而成。主链有二条,它们似麻花状绕一共同轴心以右手方向盘旋, 相互平行而走向相反形成双螺旋构型。主链处于螺旋的外则,这正好解释了由糖和磷酸构成的主链的亲水性。 所谓双螺旋就是针对二条主链的形状而言的。 (2)碱基对(base pair)：碱基位于螺旋的内则,它们以垂直于螺旋轴的取向通过糖苷键与主链糖基相连。同一平面的碱基在二条主链间形成碱基对。配对碱基总是A与T和G与C。碱基对以氢键维系，A与T 间形成1.2 预测性模型两个氢键。 DNA结构中的碱基对与Chatgaff的发现正好相符。从立体化学的角度看,只有嘌呤与嘧啶间配对才能满足螺旋对于碱基对空间的要求, 而这二种碱基对的几何大小又十分相近,具备了形成氢键的适宜键长和键角条件。 每对碱基处于各自自身的平面上，但螺旋周期内的各碱基对平面的取向均不同。碱基对具有二次旋转对称性的特征，即碱基旋转180°并不影响双螺旋的对称性。 也就是说双螺旋结构在满足二条链碱基互补的前提下，DNA的一级结构产并不受限制。这一特征能很好的阐明DNA作为遗传信息载体在生物界的普遍意义。 (3)大沟和小沟：大沟和小沟分别指双螺旋表面凹下去的较大沟槽和较小沟槽。小沟位于双螺旋的互补链之间,而大沟位于相毗邻的双股之间。这是由于连接于两条主链糖基上的配对碱基并非直接相对, 从而使得在主链间沿螺旋形成空隙不等的大沟和小沟。 在大沟和小沟内的碱基对中的N 和O 原子朝向分子表面。 (4)结构参数：螺旋直径2nm；螺旋周期包含10对碱基；螺距3.4nm；相邻碱基对平面的间距0.34nm。

预测模型和解释模型的不同在于数据不能的来表示和结果之间的关系。

什么是霍尔三维结构模型分析法?

5、估计整个模型的拟合程度

霍尔三维结构又称霍尔的系统工程，后人与软系统方对比，称为硬系统方（Hard System Modology ,HSM）。是美国系统工程专家霍尔(A·D·Hall)于1969年提出的一种系统工程方。它的出现，为解决大型复杂系统的规划、组织、管理问题提供了一种统一的思想方法，因而在世界各国得到了广泛应用。霍尔三维结构是将系统工程整个活动过程分为前后紧密衔接的七个阶段和七个步骤，同时还考虑了为完成这些阶段和步骤所需要的各种专业知识和技能。这样，就形成了由时间维、逻辑维和知识维所组成的三维空间结构。其中，时间维表示系统工程活动从开始到结束按时间顺序排列的全过程，分为规划、拟定方案、研制、生产、安装、运行、更新七个时间阶段。逻辑维是指时间维的每一个阶段内所要进行的工作内容和应该遵循的思维程序，包括明确问题、确定目标、系统综合、系统分析。优化、决策、实施七个逻辑步骤。知识维列举需要运用包括工程、医学、建筑、商业、法律、管理、科学、艺术、等各种知识和技能。三维结构体系形象地描述了系统工程研究的框架，对其中任一阶段和每一个步骤，又可进一步展开，形成了分层次的树状体系。下

因果关联 ：在解释性模型中f代表着潜扩展资料：在的因果关系的函数，X被认为可以造成y。而预测模型中，函数f是找到X,Y 之间的关系。