Estou estudando sobre redes neurais artificiais (RNA) pela primeira vez e estou impressionado com a forma como os conceitos de redes neurais parecem ser semelhantes à modelagem de equações estruturais (SEM). Por exemplo,
- nós de entrada na RNA me lembram variáveis manifestas no SEM
- Nós ocultos na RNA lembram variáveis latentes no SEM
- Todos os recursos da RNA obtêm um nó de entrada, pois todas as variáveis observadas obtêm uma variável manifesta no SEM
- A RNA pode ter vários nós de saída, assim como o SEM pode ter várias variáveis dependentes finais
- Ambos podem ser usados para fins explicativos e preditivos (eu acho)
Então, por favor, explique-me as diferenças entre essas duas formas de análise estatística
fonte