1. 訪談

訪談技術利用經驗和歷史數據，對風險概率及其對項目目標的影響進行量化分析。所需的信息取決于所用的概率分布類型。

在風險訪談中，應該記錄風險區間的合理性及其所依據的假設條件，以便洞察風險分析的可靠性和可信度。

2. 概率分布

在建模和模擬中廣泛使用的連續概率分布，代表著數值的不確定性，如進度活動的持續時間和項目組成部分的成本的不確定性。不連續分布用于表示不確定性事件，如測試結果或決策數的某種可能情景等。

3. 敏感性分析

敏感性分析有助于確定哪些風險對項目具有最大的潛在影響。它有助于理解產品項目目標的變化與各種不確定因素變化之間的關聯。把所有其他不確定因素固定在基準值，考察每個因素的變化對目標產生多大程度的影響。

敏感性分析的典型表現形式是龍卷風圖，用于比較很不確定的變量與相對穩定的變量之間的相對 重要性和相對影響。

對于那些定量分析顯示可能收益大于消極影響特定風險，龍卷風圖也有助于分析冒險情景。

龍卷風圖是在敏感性分析中用來比較不同變量的相對重要性的一種特殊形式的條形圖。

在龍卷風圖中，Y軸代表處于基準值的各種不確定因素，X軸代表不確定因素與所研究的輸出之間的相關性。

4. 預期貨幣價值分析

預期貨幣價值（EMV）分析是當某此情況在未來可能發生或不發生時，計算平均結果的一種統計方法（不確定下的分析）。機會的EMV通常表示為正值，而威脅的EMV則表示為負值。EMV是建立在風險中立的假設之上的，即不避險，也不冒險。把每個可能結果的數值與其發生的概率相乘，再把所有乘積相加，就可以計算出項目的EMV。這種技術經常在決策樹分析中使用。

5. 建模和模擬

項目模擬旨在使用一個模型，計算項目各細節方面的不確定性對項目目標的潛在影響。模擬通常采用蒙特卡洛技術。在模擬中，要利用項目模型進行多次（反復）計算。每次計算時，都從這些變量的概率分布中隨機抽取數值作為輸入。通過多次計算，得出一個概率分布直方圖。對于成本風險分析，需要使用成本估算進行模擬；對于進度風險分析，需要使用進度網絡圖和持續時間估算進行模擬。