中心邊緣路徑是分析方法嗎

❶ 說服的兩種路徑

人們被說服時存在兩種宏敏基本路徑：

1. 中心路徑：對觀點加以權衡，對相關事實或數據進行考慮，對問題做系統地思考後作出決定。

2. 邊緣路徑：依據那些簡單的、通常不太相關的線索，不做過多思考，而對觀點做出蔽孝枝正確、錯誤或者有吸引力的反應。

「很少有哪種說服是純粹由中心路徑或邊緣路徑引起的。」慎雹

律師和政治家通常能很好的將論據和邊緣線索結合起來。比如辛普森案的律師Johnny Cochrane. 他在辯論中，便加入了邊緣線索。他反復告訴陪審團，「如果手套戴不下，你們就必須宣告無罪」。這一陳述的的威力，並不在於論據合乎邏輯——畢竟，很可能戴一副緊手套去謀殺。Cochrane講話的節奏為他的陳述戴上了一道正確的光環。

有比如，那些押韻的格言比不押韻的格言，盡管意思相同，對人們產生的影響更大。

「人們在評價一個論點的性質時，會受到措辭的高度影響。」

邊緣路徑對說服的影響可能非常微妙，但卻非常有效。

❷ 社會學中的路徑分析是什麼意思

路經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。
路徑分析的主要目的是檢驗一個假想的因果模型的准確和可靠程度，測量變數間因果關系的強弱，回答下述問題：①模型中兩變數xj與xi間是否存在相關關系；②若存在相關關系，則進一步研究兩者間是否有因果關系;③若xj影響xi，那麼xj是直接影響xi，還是通過中介變數間接影響或兩種情況都有；④直接影響與間接影響兩者大小如何。
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。
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。

❸ 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。

❹ 路徑分析的最優路徑分析方法

1．道路預處理
進行道路數據錄入時，往往在道路的交叉接合處出現重疊或相離的情況，不宜計算機處理。因此，需要對原始數據進行預處理，使道路接合符合處理要求。進行預處理時，取每條線段的首末節點坐標為圓心，以給定的閾值為半徑作圓域，判斷其他線段是否與圓域相交，如果相交，則相交的各個線對象共用一個節點號。
2．道路自動斷鏈
對道路進行預處理之後即可獲得比較理想的數據，在此基礎上再進行道路的自動斷鏈。步驟如下：
（1）取出所有線段記錄數n，從第一條線段開始；
（2）找出所有與之相交的線段並求出交點數m；
（3）將m個交點和該線段節點在判斷無重合後進行排序；
（4）根據交點數量，該線段被分成m+1段；
（5）第一段在原始位置不變，後m段從記錄尾開始遞增；
（6）重復（2）～（5），循環至n。
3．節點匹配
拓撲關系需使用統一的節點。節點匹配方法是按記錄順序將所有線段的始末點加上相應節點號，坐標相同的節點共用一個節點號，與前面所有線段首末點都不相同的節點按自然順序遞增1。
4．迪傑克斯特拉（Dijkstra）演算法
經典的圖論與計算機演算法的有效結合，使得新的最短路徑演算法不斷涌現。目前提出的最短路徑演算法中，使用最多、計算速度比較快，又比較適合於計算兩點之間的最短路徑問題的數學模型就是經典的Dijkstra演算法。
該演算法是典型的單源最短路徑演算法，由Dijkstra EW於1959年提出，適用於所有弧的權均為非負的情況，主要特點是以起始點為中心向外層層擴展，直到擴展到終點為止。該演算法的基本思想是：認為兩節點間最佳路徑要麼是直接相連，要麼是通過其他已找到的與起始點的最佳路徑的節點中轉點。定出起始點P0後，定能找出一個與之直接相連且路徑長度最短的節點，設為P1，P0到P1就是它們間的最佳路徑。
Dijkstra演算法的基本流程如下：首先將網路中所有節點分成兩組，一組包含了已經確定屬於最短路徑中點的集合，記為S（該集合在初始狀態只有一個源節點，以後每求得一條最短路徑，就將其加入到集合S中，直到全部頂點都加入到S中，演算法就結束了）；另一組是尚未確定最短路徑的節點的集合，記為V，按照最短路徑長度遞增的次序依次把第二組的頂點加入到第一組中，在加入的過程中總保持從源點到S中各頂點的最短路徑長度不大於從源點到V中任何頂點的最短路徑長度。此外，每個頂點對應一個距離，S中的頂點距離就是從源點到此頂點的最短路徑長度，V中的頂點距離是從源點到此頂點只包括S中的頂點為中間頂點的當前最短路徑長度。

❺ 說服的兩種主要路徑

首先，當有人試圖說服我們某種觀點時，我們是如何反應的？是經過深入的思考再決定，還是不假思索就認可了呢？佩蒂和卡西奧普從理論上假定「被說服」有兩種主要路徑：

中心路徑說服：指經過仔細的思量、考察，最終決定是否接受觀點。

邊緣路徑說服：指的是沒有經過多少考慮，草率地根據簡單線索做出反應。

多數時候這兩種說服是結合起來使用的，比如手機品牌打廣告，既會吹捧其配置、運行速度等，也選用受大眾歡迎的明星代言。對配置和參數的介紹，就是一種中心路徑的說服，讓人了解到這種手機的性能優越，從而吸引關注性能的觀眾。而明星及感嘆性的廣告詞，是一種邊緣說服，使人感覺到用這個手機會很酷很美很強勢，從而吸引人們購買。

了解了兩種說服路徑，我們來從說服這個動作的三個場景依次進行分析，首先是宣傳者。

想像一下，你的門鈴響了，一個穿著皺巴巴的衣服和褲子，鬍子拉碴的中年男子，提個小罐子，試圖說服你向一個沒聽過的慈善機構捐幾塊錢。他講話時目光飄忽不定，盡管他的話聽上去很有道理，但你會被說服並捐錢的概率有多大？

好，現在我們回到幾分鍾前，門鈴響了，你打開門，看見門口站著一位穿西裝襯衫的老年人世世，襯衣熨燙平整，面容和善。他的目光正視著你，語氣誠懇溫和，請你向那個慈善組織捐幾塊錢。他說的話與前一人沒有太大區別，但你是否更有可能願意掏出錢包呢？

盡管這兩個人口中說出的信息是一樣的，但來源不同時，對人們產生的效果就會不一樣。有實驗表明，著名詩人和批評家可以左右人們對一首詩的評價，權威醫學雜志可以改變人們對某種葯物的看法。因為他們是領域內的專家，更值得相信。

但也正如前面所說，信息的效果是受多種因素影響的，包括信息的來源、信息本身、信息的接受者等。本書作者與研究夥伴也做過一個實驗，讓六年級學生聽一段強調學習數學的重要性的演講。實驗者告訴一部分學生，演講者是工程師，告訴另一部分學生，他是個洗碗工。結果很顯然，「工程師」的演講對學生的影響更大。後來實驗者繼續讓不同演講者上台講同樣的內容，有白人工程師和黑人工程師。結果你一定也能預見，在對黑人偏見很深的孩子中，白人工程師演講的效果更大。顯然，聽眾的態度也會影響信息傳達的效果。

綜上，有哪些可以增加宣傳效果的方法呢？

很搜拿肢明顯，提高可信性是一個關鍵因素。那麼如何提高可信性呢？

第一，如果一個宣傳者的立場明顯與其私人利益相矛盾，他的可信性就增加了。比如，你想買通勤的輕薄本電腦，於是向售賣某品牌電腦的店主詢問哪一款電腦最輕最好用，店主說：「說真的，我們店的牌子電腦都不太輕，你可以去別的店看一看XXX牌子。」顯然，他說的話的可信度就增加了。

第二，如果一個宣傳者看起來敏物沒有試圖影響你的意見，他的可信度會增加。如果一位股票經紀人向你推薦股票，你可能會猶豫。但當你無意中聽到他跟別人聊天說某股票價格可能會上漲時，你反而更可能購買該股票。

第三，如果我們喜歡並認同某個宣傳者，那麼至少是在不太重要的觀點和行為上，他們比普通人更易影響我們。這就好像我們很清楚明星只是為了獲利而代言產品，他們對於產品質量誇下海口的可信性很低，但是我們仍然願意接受他們的宣傳。

❻ 什麼是信息處理的核心路徑和邊緣路徑

心理學家理查德佩蒂（Richard E. Petty）在人內傳播領域提出「詳盡分析可能性模型」（elaboration likelihood model），用以解釋人類認知模式。
每個人都會以兩種不同搜念段的方式處理信息，一種以詳盡的方式，用嚴謹的思考來處理信息，即「核心路世譽徑」；另一種以比較簡單粗略的方式處理信息，即「邊緣路徑」。
他認為，人對事物進行詳盡分析的可能性與當事人的動機和能力相關。當個人與信息涉及的問題關系密切、有較強烈的認知需求、或較強的責任感，並且具備相應認知能力之際，人們會沿「核心路徑」對該信息進行詳盡處理，反之則沿「邊緣路徑」高拍進行一般處理。
另外，與「核心路徑」相比，「邊緣路徑」導致的態度持續時間不長，而且容易改變。

❼ 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。

❽ 路徑分析類型有哪些

路徑分析是常用的數據挖掘方法之一，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。那麼路徑分析類型有哪些呢？

1、 靜態求最佳路徑：由用戶確定權值關系後，給定每條弧段的屬性，當求最佳路徑時，讀出路徑的相關屬性，求最佳路徑。

2、 N條最佳路徑分析：確定起點、終點，求代價較小的幾條路徑。在實際應用中僅求出最佳路徑並不能滿足要求，可能NN某種因素不走最佳路徑，而走近租慶滾似最佳路徑。

3、 最短路徑：確定起點、終點和所要經過的中間連線，求差棗最短路徑。

4、 動態最佳路徑分析：實際網路分析中權值是隨著權值關系式變化的，而且可能會臨時出現一些障礙點，所以往往需要動態地計算最佳路徑。

以弊余上就是對於路徑分析類型有哪些的全部內容。