致謝
1 定量風險分析簡介
1.1 引言
1.2 確定性（點估計）風險評估
1.3 概率風險評估（蒙特卡羅模擬）
1.4 概率分布的抽樣值
1.5 區(qū)別變異性和不確定性
2 概率及概率分布
2.1 概率定義
2.2 概率法則
2.3 概率分布
3 概率風險評估基礎定理
3.1 二項式定理
3.2 中心極限定理
3.3 貝葉斯定理
4 常用概率分布
4.1 用于模擬二項過程的分布
4.2 用于模擬泊松過程的分布
4.3 累積分布
4.4 離散分布和離散均勻分布
4.5 一般分布
4.6 直方圖分布
4.7 超幾何分布
4.8 對數(shù)正態(tài)分布
4.9 正態(tài)分布
4.10 PERT分布（Beta PERT分布）
4.11 三角分布
4.12 均勻分布（矩形分布）
5 概率過程及計算
5.1 概率表示：二項過程和超幾何過程的比較
5.2 二項概率計算
5.3 超幾何概率的計算
6 確定表示變量的分布
6.1 信息源
6.2 有大量代表性數(shù)據(jù)時分布的確定
6.3 代表性數(shù)據(jù)極少時分布的確定
6.4 在沒有可用數(shù)據(jù)、有少量數(shù)據(jù)或沒有代表性數(shù)據(jù)時運用專家意見確定分布
6.5 結合經(jīng)驗數(shù)據(jù)和專家意見確定分布
7 二階建模簡介
區(qū)分變異性和不確定性
8 定量風險評估模型構建指南
8.1 確定風險分析范圍
8.2 目標群體
8.3 圖形化描述模型
8.4 簡單性
8.5 說明單元之間的獨立性
8.6 變量之間的獨立性和依賴性或相關性
8.7 數(shù)據(jù)和信息
8.8 模擬變量
8.9 區(qū)分不確定性和變異性