致谢
1 定量风险分析简介
1.1 引言
1.2 确定性（点估计）风险评估
1.3 概率风险评估（蒙特卡罗模拟）
1.4 概率分布的抽样值
1.5 区别变异性和不确定性
2 概率及概率分布
2.1 概率定义
2.2 概率法则
2.3 概率分布
3 概率风险评估基础定理
3.1 二项式定理
3.2 中心极限定理
3.3 贝叶斯定理
4 常用概率分布
4.1 用于模拟二项过程的分布
4.2 用于模拟泊松过程的分布
4.3 累积分布
4.4 离散分布和离散均匀分布
4.5 一般分布
4.6 直方图分布
4.7 超几何分布
4.8 对数正态分布
4.9 正态分布
4.10 PERT分布（Beta PERT分布）
4.11 三角分布
4.12 均匀分布（矩形分布）
5 概率过程及计算
5.1 概率表示：二项过程和超几何过程的比较
5.2 二项概率计算
5.3 超几何概率的计算
6 确定表示变量的分布
6.1 信息源
6.2 有大量代表性数据时分布的确定
6.3 代表性数据极少时分布的确定
6.4 在没有可用数据、有少量数据或没有代表性数据时运用专家意见确定分布
6.5 结合经验数据和专家意见确定分布
7 二阶建模简介
区分变异性和不确定性
8 定量风险评估模型构建指南
8.1 确定风险分析范围
8.2 目标群体
8.3 图形化描述模型
8.4 简单性
8.5 说明单元之间的独立性
8.6 变量之间的独立性和依赖性或相关性
8.7 数据和信息
8.8 模拟变量
8.9 区分不确定性和变异性
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