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刚学SEM，好多不明白的地方，请大家帮忙。最近在看线形SEM的参数估计，常见的ML、ULS、GLS这几种估计，纠结的是这些方法不都一样么。。都是样本协方差阵和参数协方差阵相等时候，拟合函数达到最小。如果对于较简单的结构方程，我要是能直接把这个等式解出来，岂不是就不用参数估计了。。。。那不同方法的参数估计还有什么意义。。

TT 不知道自己有没有表述清楚。。。还请大家指出我理解错误的地方。

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关键词：SEM 参数估计 协方差阵 结构方程 协方差 样本

模型唯一解对应的是饱和模型，而饱和模型是不提供模型判断指标的，也就是没办法对模型优劣评价，同时SEM的本质是数据适配的理论模型，如果该模型无法被判断优劣，SEM就没有稳定依据。