机率分布表示每个可能事件及其发生机率。这些概率之和是1，因为它们是互斥的。利用历史数据(数据)或理论上的概率分布可以建立实际的概率分布。
(1)历史记录法。
同样的条件下，我们可以通过观察每个潜在风险在长期历史中已经发生的次数，来估计每一个可能的事件的概率，即每一个事件在过去已经发生的频率。但由于人们缺乏广泛和充分的经验，因此无法用这种方法来建立可靠的概率分布。正如前面所提到的，难以获得项目风险的客观可能性。即便存在这样的历史数据，由于样本太少，也不能确定概率分布。外国资料显示，除个别情况外，企业不能依靠自身的历史资料建立年损失总额概率分布，而只能依靠同业协会、私人保险公司、政府部门等提供的辅助信息。但这类辅助信息对同业的依赖性很强，一是仅限于平均损失，而非概率分布；二是这类信息可能与某一企业的情况有所不同。
(2)专家评分方法。
我们应该利用主观概率和综合概率来确定这种风险的概率分布。有人认为主观概率的准确性较差，不利于使用，实际上，这样的专家估算是专家根据自己的专业素质和丰富的实践经验，根据项目的具体情况所作的合理判断。主观慨率可看作客观概率的一个近似值。
(3)理论分配方法。
在历史数据不充分或不可信的情况下，风险管理者可根据一定的理论概率分布对其进行补充或修正，建立风险分布图。
一般风险概率分布为正态分布。正分布可以描述财产损失、交通事故等多种风险的概率分布。在风险分析中也有一些理论上常用的概率分布，如泊松分布、三角形、离散度、阶跃式矩形、梯形、二项分布、对数正态分布等。
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