最近看到论坛上好多人发帖问SEM系数异常值该如何处理。下面是本人总结的一些方法，有的地方可能有待进一步的论证，也希望高手拍砖！

像一些前提条件我就不说了，比如数据的预处理、建模等首先是没有问题的才行。

1.如果涉及到多变量联合正态分布的问题，可以不必过于严格，只要峰度、偏度不是太高一般问题不大，如果该问题很严重的话，可以使用函数转换，不同的问题需要不同的函数转换，如序列的数据与横截面的数据要求的稍有不同，像序列相关（不是共线性）的话，建议负二倍正弦变换，横截面的多用对数等等。

2.参数约束的方法最常用，主要根据拟合信息和理论依据来选择什么样的方法，像约束相等或为某个具体的数值、根据先验分布确定区间、也可以根据自抽样推断估计的信息综合考虑。

3.此外，一个很重要的方法是马尔科夫链-蒙特卡洛的结果，这种方法主要用于模拟，设定样本可以获得均值、置信区间、分布特征、自相关等信息，这种方法一般都会非常稳定。

4.如果是因非线性问题导致的模型拟合不足，或不够稳定。转换回归是个不错的选择，其基本思想是将非线性通过某种算法转换为线性，然后在尝试模型的拟合。一般会好一些。

5.分样本分别建模，然后取均值（这种方法是见过，不过感觉不是很好，可能是适合特殊的样本吧）

当然不同问题需对症下药。