① 簡述事件樹分析的分析步驟
事件樹分析的分析步驟主要包括確定初始事件、判定安全功能、發展事件樹和簡化事件樹、分析事件樹的路徑。
首先，確定初始事件是事件樹分析的起點。這一步驟的目標是識別出可能導致系統失效或事故發生的初始觸發事件。例如，在化工生產過程中，初始事件可能是一個設備故障或操作失誤。
其次，判定安全功能是事件樹分析的關鍵環節。在這一步，分析師需要評估系統中存在的安全功能，這些功能旨在防止初始事件升級為更嚴重的後果。比如，在發生設備泄漏的初始事件後，安全功能可能包括自動關閉閥門、啟動緊急排氣系統等。
接下來是發展事件樹和簡化事件樹。在這一步驟中，分析師會基於初始事件和安全功能的有效性，構建出一個事件樹，展示從初始事件出發可能發生的各種情況。每個分支代表一個可能的結果，包括安全功能成功或失敗的情況。隨後，這個復雜的事件樹會被簡化，去除那些不太可能發生或對結果影響不大的分支，以便更清晰地分析主要路徑。
最後，分析事件樹的路徑是確定可能的事故序列和後果的重要步驟。通過分析不同路徑，可以確定哪些組合的情況最可能導致嚴重的事故，並據此制定相應的預防和緩解措施。例如，如果某個路徑顯示安全功能全部失效，那麼就需要重點關注這個路徑，加強相關安全功能的可靠性和有效性。
在整個分析過程中，事件樹分析不僅幫助識別系統中的薄弱環節，還能提供改進系統安全性和可靠性的具體方向。通過這種方法，風險管理人員可以更加系統地預測和預防潛在的事故，確保人員和財產的安全。
② 路徑分析是什麼
問題一：路徑分析的步驟 路徑分析的主要步驟是：①選擇變數和建立因果關系模型。這是路徑分析的前提。研究人員多用路徑圖形象地將變數的層次，變數間因果關系的路徑、類型、結構等,表述為所建立的因果模型。下圖是5個變數因果關系的路徑。圖中帶箭頭的直線「→」連接的是具有因果關系的兩個變數,箭頭的方向與因果的方向相同;當兩變數只有相關關系而無因果關系時，用弧線雙向箭頭表示。圖中變數分為：a.外生變數。因果模型中只扮演因，從不扮演果的變數,是不受模型中其他變數影響的獨立變數,如x1與 x2。b.內生變數。模型中既可為因又可為果的變數，其變化受模型中其他變數的影響,如x3、x4與x5。c.殘差變數。來自因果模型之外的影響因變數的所有變數的總稱，如e3、e4、e5。若變數間的關系是線性可加的，則圖中的因果模型可用3個標准化多元線性回歸方程表示：pij 稱為由xj到xi的路徑系數，它表示xj與xi間因果關系的強弱,即當其他變數均保持不變時,變數xj對變數xi的直接作用力的大小。pie稱為殘差路徑系數,它表示所有自變數所不能解釋的因變數的變異部分，其大小對於因果模型的確定有重要作用。②檢驗假設。首伏路徑分析要以下列假定為前提：a.變數間的因果關系是單向的，不具有反饋性，又稱遞歸模型；b.變數間具有線性可加關系；c.變數具有等距以上測量尺度；d.所有誤差均為隨機的，外生變數無測量誤差；e.所有內生變數的誤差變數間及與內生變數有因果關系的所有自變數間無相關。當某些假定，如遞歸性或變數的測量尺度不滿足時，要做適當的處理才能應用路徑分析。③估計參數。首先計算路徑系數與殘差路徑系數,然後計算兩變數間相關系數rji。此外，要計算兩變數間總因果作用力,包括變數xj對xi的直接作用力、xj經中間變數而對xi的間接作用力兩部分。例如,上圖的因果模型中，x1對x5的總作用力由直接作用力p51和間接作用力構成。這兩部分作用力的大小可由兩變數間的相關系數rij的分解得到。最後還要計算決定系數,它表示所有作用於xi的自變數所能解釋xi變異量的比例。公式是： ④評估因果模型。評估的主要指標是：a. ，若太小，則要考慮是否需要增加新的自變數，以保證模型精度。b，一個理想的因果模應當很小,當它很大時，則有必要重新估計此因果者棚攜路徑也可由公計算。c.進行F檢驗。 式中Q為殘差平方和,U為回歸平方和，N為樣本數,K為變數數，檢驗不顯著時要修改模型。 路徑分析是多元回歸分析的延伸，與後者不同的是：①路徑分析間的因果關系是多層次的，因果變數之間加入了中介變數，使路徑分析模型較一般回歸模型對於現實因果關系的描述更豐富有力。②路徑分析不是運用一個而是一組回歸方程，在分析時更應注意保證各方程式所含意義的一致性。
問題二：如何進行路徑分析 您好，我目前想做一個路徑分析，但不知道程序應該怎麼寫，也找不到相關資料。想跟您請教一下，
用Lisrel或是Sas怎麼做呢？
我的外生變數很多（超過25個），包括一些個人背和圓景的、家庭和同伴特徵的，請問是否能通過主成分來縮減指標呢？
如果兩個內生變數之間是相關的關系，那麼在寫方程時是否也要把相關關系寫上呢？
莊主@2007-03-13:
為了便於其他讀者的理解，我先交待一下路徑分析 (path *** ysis) 的簡單背景。
路徑分析可以用作多種目的：一是將因變數之間有關系的的若干個回歸模型整合在一個模型里，以助分析和表達的完整和簡潔；二是在該整合模型中的各自變數對各因變數的「總影響」(total effects) 分解為「直接影響「(direct effects) 和「間接影響」(indirect effects)，如果發現間接影響較大，那就有理論價值了（當然，如下所示，很難發現大的間接影響）；三是通過直接影響和間接影響的比較來驗證一個自變數是否為「中介變數」(mediating variable)，即其直接影響不顯著而間接影響顯著（上面已說過，不容易發現間接影響、如果同時又要其直接影響不顯著，那就更難了）。
如此看來，路徑分析是個好東西（不好意思，趕了一回時髦）。其從1960年代興起，1970-80年代已十分流行。我在Indiana念博士時，學院里的老師常用路徑分析做研究。後來學了SEM（結構方程模型），才知道路徑分析有「含測量誤差」和「不含測量誤差」兩種。前者只研究自變數和因變數之間因果關系，即SEM中的structural model（結構模型）那部分（見圖一），而後者則加上了各變數的CFA（驗證性因子分析)，也即SEM中的measurement model（測量模型）那部分（圖二）。
如何寫路徑分析的指令（轉載） 如何寫路徑分析的指令（轉載）
好了，現在直接回答你的問題。問題1從字面上看，只涉及結構模型那部分，所以比較簡單、容易。這種路徑分析，不僅可以用LISREL、SAS或其它SEM軟體，其實也可以用SPSS等通用統計軟體，其結果是一樣的。先說在SPSS中如何做。圖一是我日前在「Confirmatory regression vs. hierarchical regression 一文中舉的例子相仿（當時只用了三個公式，沒有此圖）。如前文中所說，因為該模型中有兩個因變數（或內生變數，endogenous variables），所以需要建立兩個回歸模型，分別為公式一和二，其中變數名和系數名有些改動，系數分別記為b和g，是為了與LISREL用法一致，b表示一個內生變數（如W）對另一個內生變數（如Y）的影響、g表示一個外生變數（如X）對一個內生變數（如W或Y）的影響：
Y = b0 + g1X + b2W （公式一）
W = g0 +g2X （公式二）
在SPSS中，就按上述兩個公式分別做一個回歸分析。如果你習慣用SPSS指令的話，其syntax分別為：
Regression Dependent=Y/Enter X, W.
Regression Dependent=W/Enter X.
然後將兩個回歸分析所得到的回歸系數填入圖一，此時要用standardized Beta（即 B1、B2、G1分別為公式一和三中b1、b2、g1的標准化值），......>>
問題三：路徑分析的介紹 路徑分析是常用的數據挖據方法之一， 是一種找尋頻繁訪問路徑的方法，它通過對Web伺服器的日誌文件中客戶訪問站點訪問次數的分析，挖掘出頻繁訪問路徑。LBS不僅需要能確定目標的地理位置，還需要能實現對地理環境的有效分析。網路分析是地理環境分析中的一個重要技術，包括最短路徑分析、網路流分析等內容。在網路分析中，最短路徑分析是最基本的，也是最關鍵的技術，一直是計算機科學、運籌學、交通工程學、地理信息學等學科的一個研究熱點。如今，最短路徑分析演算法已經非常成熟，如以Dijkstra演算法為代表的寬度搜索方法、動態規劃方法等。
問題四：軟體測試中路徑分析法是什麼 熟悉測試理論的人都知道，路徑覆蓋是白盒測試中一種很重要的方法，廣泛應用於單元測試。那麼基於路徑覆蓋的分析方法是不是只能應用於單元測試呢，能不能將其推而廣之呢。一般而言，在單元測試中，路徑就是指函數代碼的某個分支，而實際上如果我們將軟體系統的某個流程也看成路徑的話，我們將可以嘗試著用路徑分析的方法來設計測試用例。採用路徑分析的方法設計測試用例有兩點好處：一是降低了測試用例設計的難度，只要搞清了各種流程，就可以設計出高質量的測試用例來，而不用太多測試方面的經驗；二是在測試時間較緊的情況下，可以有的放矢的選擇測試用例，而不用完全根據經驗來取捨。下面就具體的介紹一下如何用路徑分析的方法編寫測試用例。
首先是將系統運行過程中所涉及到的各種流程圖表化，可以先從最基本的流程入手，將流程抽象成為不同功能的順序執行。在最基本流程的基礎上再去考慮次要或者異常的流程，這樣將各種流程逐漸細化，這樣既可以逐漸加深對流程的理解，還可以將各個看似孤立的流程關聯起來。完成所有流程的圖表化後就完成了所有路徑的設定。
找出了所有的路徑，下面的工作就是給每條路徑設定優先順序，這樣在測試時就可以先測優先順序高的，再測優先順序低的，在時間緊迫的情況下甚至可以考慮忽略一些低優先順序的路徑。優先順序根據兩個原則來選取：一是路徑使用的頻率，使用越頻繁的優先順序越高；二是路徑的重要程度，如果失敗對系統影響越大的優先順序越高。將根據兩個原則所分別得到的優先順序相加就得到了整個路徑的優先順序。根據優先順序的排序就可以更有針對性的進行測試。
為每條路徑設定好優先順序後，接下來的工作就是為每條路徑選取測試數據，構造測試用例。一條路徑可以對應多個測試用例，在選取測試數據時，可以充分利用邊界值選取等方法，通過表格將各種測試數據的輸入輸出對應起來，這樣就完成了測試用例的設計。
問題五：結構方程模型 和路徑分析的區別，原理是否一樣？ 路徑分析是結構方程模型的一部分，完整的結構方程模型包含兩部分：1、測量模型，研究因子和指標的關系，也就是一般我們說的驗證性因子分析；2、因果模型，也就是路徑分析，研究的是因子之間的關系。另外提一下，狹義上的路徑分析指的是把顯變數直接當做潛變數的因果模型。
因此，結構方程模型和路徑分析其實是概念與子概念的關系。他們所涉及的統計學原理自然是一樣的，只不過如果是狹義上的路徑分析，那麼默認變數無測量誤差，其計算的精確度及誤差的控制是不如完整的結構方程模型的。
問題六：路徑分析的最優路徑分析模型 最優路徑分析是地理網路分析中最常見的基本功能，也是LBS需要具備的功能。地理網路中的最優路徑是指在地理網路中滿足某些優化條件的一條路，包括距離最短或最長、通行時間最短、運輸費用最低、行使最安全、容量最大等。
問題七：SPSS如何做路徑分析 路徑分析用amos，amos以前是spss的一個模塊，現在分離出去了，要單獨安裝，現在出最新的spss21.0和amos21.0，先裝spss，再裝amos，裝amos的時候還會提醒安裝最新的.NET Framework，先裝好就ok了。
SPSS AMOS 21.0是一款使用結構方程式，探索變數間的關系的軟體 ，輕松地進行結構方程建模（SEM） 。快速創建模型以檢驗變數之間的相互影響及其原因，比普通最客服乘回歸和探索性因子分析更進一步 。
Microsoft .NET Framework是用於Windows的新託管代碼編程模型。它將強大的功能與新技術結合起來，用於構建具有視覺上引人注目的用戶體驗的應用程序，實現跨技術邊界的無縫通信，並且能支持各種業務流程。
問題八：因果路徑分析用什麼軟體 兩款比較流行的軟體是lisrel和Amos
問題九：如何做用戶行為路徑分析 用戶行為一直是網站優化關注的重點，分析網站用戶行為，對提高網站的轉換率幫助很大，至少你知道用戶需要什麼，接下來你應該怎麼去滿足這些行為。目前幾乎90%上的網站幾乎都銷售為主，無論是產品還是服務，都的為了銷售。當然還有一些是需要用戶參與網站的某些調查，但是一般專門為這些行為做的網站還是比較少， seo培訓下面主要分析用戶的購買行為。在做SEO的朋友當中，可能有50%不會賣東西，但是我相信100%的都會買，我們這里也是研究購買者的行為，所以每個人都很可以平等參與，從購買者的角度去分析。如果你對某一些方面的產品感興趣。但是不知道擁有這種功能的產品名稱甚至具體型號，這在營銷專家來看，是屬於「初級需求」，他們使用經濟術語「需求」 來描述當一個購買者對某物質的需要，處於這一階段的用戶遇見了問題，但是不知道是否有相關產品或服務可以幫助他們解決；或者在很多方案中卻不知道如何選擇 （選擇性需求）；甚至是知道某一產品能解決自己的問題，正在需找某一喜好的品牌或適合自己的某一型號。這就是購買者行為。初級需求用戶行為一個處於「初級需求」的用戶，在他准備進入「選擇性需求」之前，他可能正在努力尋找關於可以解決他目前問題的有效方法，這個時候他對產品並不敏感，而對信息特別喜好。