SEM模型(转载)
在
Python中，绘制
Sem（Structural Equation Modeling）
模型通常涉及到统计建模和可视化
分析，特别是在社会科学、心理学或商业领域。
SEM是一种用于
分析因果关系的统计工具，它结合了路径
分析和因子
分析。
要创建一个简单的
SEM图形，你可以使用`pyLavaan`库，这是专门针对Lavaan软件包的
Python接口，Lavaan是一款流行的R语言包用于执行
SEM。首先，你需要安装必要的库：
```bash
pip install pandas statsmodels pyLavaan seaborn matplotlib
```
然后，你可以编写如下的代码示例：
```
python
import pandas as pd
import numpy as np
from pyLavaan import lavaan
import seaborn as sns
sns.set_theme(style="whitegrid")
# 假设我们有数据集df，包含变量X1, X2, Z1, Y, and U (潜在变量)
data = {'X1': [0, 1, 1, 2, 2],
'X2': [1, 1, 2, 2, 3],
'Z1': [np.random.randn(), np.random.randn(), np.random.randn(), np.random.randn(), np.random.randn()],
'Y': [np.random.randn() + 2 * Z1[i] for i in range(5)],
# 更复杂的
模型可以添加潜在变量U的影响...
}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义
SEM模型方程，例如：
model_code = """
#
模型假设
X1 ~ a*X2 + e1
Y ~ b*Z1 + c*X1 + d*U + e2
Z1 ~ f*X2 + g*U
"""
# 运行
模型
fit = lavaan(model_code, data=df)
# 可视化结果
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
lavaan.plot(fit, target=ax) # 使用pyLavaan内置的plot函数绘制图
ax.set_title('
SEM Model Diagram')
