请问这个Python怎么做？ 毕业论文模板

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最近在学习结构方程模型，因为是个新东西，自己做毕业论文也得用，所以最近更新很慢，大家见谅，最近会给大家写一些自己理解的结构方程模型的东西，和python做法，今天主要是写路径分析。

路径分析简介
路径分析其实是结构方程模型的一部分。
结构方程模型(SEM)由两个部分所组成， 第一部分是测量模型(measurement model)，了解每个潜在变数下的结构是否符合理论预期？会以验证性因素分析(CFA)来分析；另一个部分则为结构模型(structural model)，探讨研究者提出的特定行为科学理论，其变数间复杂的因果路径关系，因此也称为路径分析(Path analysis,以下简称PA)。
1921年美国遗传学者Sewell Wright首先提出了路径分析(PA)的概念，用来处理演化与突变的机制关系。之后路径分析在许多社会科学领域获得非常广泛的使用，不管是经济学，心理学，甚至教育与政治学。
其实，路径分析可以说是结构方程模型(SEM)的一种特殊的亚型，只要把PA看为每个变数都只用一个可观察指标(observable indicator)来测量的SEM即可。
换言之，PA不是只有一个回归方程，而是用一组回归方程来同时估计效果的模型，对于行为科学复杂的理论建构，以及理论上因果关系争议(例如到底是动机影响了成绩，还是成绩影响了动机，抑或是两者互为因果？)的厘清很有帮助。
路径分析(PA)常常用于处理中介效果(mediated effect)的分析。中介模型(mediated model)常常在行为科学领域用来验证因果机制(causal mechanism)。
中介模型
以上图为例，研究者初期已经建立了自变量与因变量之间的关系，但是想进一步理解，自变数到底是透过什么机制来影响因变量。
给大家举个例子，一家企业的HR 部门发现举办某个training program 后，参与员工的工作绩效显著提升了。对于HR 主管而言，他(她)或许有兴趣于到底是什么样的因果机制导致了这样的效果？因此其作了一些假设，并在下一次施行时，测量那些变数，结果发现是因为training program 提升了员工的自我效能感，进而使其愿意挑战自己，而让工作绩效随之爬升。在这里，自我效能感就是中介变数，从这次的分析中，可以让该组织了解到，之后不管有没有该training program，透过各种途径与方法提升员工的自我效能感才是真正核心的关键，因为这能让员工工作绩效更上一层楼，进而让整体组织都能获益。
在上图中，自变量本身对于因变量的独特效果，称为直接效果(direct effect)；而自变数透过中介变数(mediator)影响因变量的部分，则称为间接效果(indirect effect)，两种效果加总，就是所谓的总效果(total effect)。
在方法论上，模型考量了中介变数后，若直接效果变得不显著，表示该中介变数有完全中介(complete mediation)的效果，但只是让直接效果的估计值变小，但仍然具有统计显著性，称为部分中介(partial mediation)效果，以training program为例，表示很可能除了自我效能感外，还有其他心理因素也中介了该program对于工作绩效的关系，进一步探究以便厘清。
python路径分析实操
用python做结构方程模型需要用到的库为semopy，semopy是一个伞形python包，它包含许多结构方程建模（sem）技术。
第一步设定模型代码如下
from semopy import Modelmod = #c ~ a + bq4 ~ q12 + q2#d ~ c + aq1 ~ q4 + q12 model = Model(mod)
代码解释：以上代码首先导入Model，然后设定模型，我们设定了如下图所示的模型（代码中有注释）
第二步导入数据（数据请关注私信获取，自动回复的）
from pandas import read_csvdata = read_csv( dataset/1 evals.csv )data.head()model.load_dataset(data)
代码解释：这个就不用解释啦嘿嘿，最后一行的代码是将数据导入模型。
第三步估计模型参数
from semopy import Optimizeropt = Optimizer(model)from semopy.inspector import inspectinspect(opt)
代码解释：上面的第一部分是估计参数，然后查看参数，输出如下：
可以看到结果有所有方程的回归系数和P值等，还有q1，q4的方差。
小结
今天给大家介绍了结构方程模型的概念和路径分析的python实现方法，算是给大家做了一个中介模型，感谢大家耐心看完。发表这些东西的主要目的就是督促自己，希望大家关注评论指出不足，一起进步。内容我都会写的很细，用到的数据集也会在原文中给出链接，你只要按照文章中的代码自己也可以做出一样的结果，一个目的就是零基础也能懂，因为自己就是什么基础没有从零学Python的，加油
3.3 比较优势的应用
比较优势原理解释了相互依存和贸易的好处。由于在现代世界中相互依存如此之普遍，所以，比较优势原理有许多应用。这里有两个例子，一个有新奇性，而另一个有极为重要的实际重要性。
3.3.1 老虎?伍兹应该自己修剪草坪吗
老虎?伍兹（ Tiger Woods ）把大量时间用于在草地上走来走去。他是当代最天才的高尔夫球手之一，他可以在大多数非职业高尔夫球手只能梦想的路上击球并打入洞内。极有可能的是，他在其他活动中也出类拔萃。例如，我们可以设想，伍兹可以比其他任何一个人都更快地修剪自己的草坪。但是仅仅由于他能迅速地修剪草坪，就意味着他应该这样做吗？
为了回答这个问题，我们可以用机会成本和比较优势的概念。比如说伍兹能用2个小时修剪完草坪。在这同样的2小时中，他能为耐克鞋拍一部电视商业广告片，并赚到1万美元。与他相比，住在他隔壁的佛瑞斯特?古姆普能用4个小时修剪完伍兹家的草坪。在这同样的4个小时中，他可以在麦当劳店工作并赚到2 0美元。
在这个例子中，伍兹修剪草坪的机会成本是1万美元，而佛瑞斯特的机会成本是2 0美元。伍兹在修剪草坪上有绝对优势，因为他可以用更少的时间干完这件事。但佛瑞斯特在修剪草坪上有比较优势，因为他的机会成本低。
在这个例子中，贸易的好处是巨大的。伍兹不应该修剪草坪，而应该去拍商业广告片，他应该雇佣佛瑞斯特修剪草坪。只要他支付给佛瑞斯特的钱多于2 0美元而少于1万美元，双方的状况都会更好。

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