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.敏感性分析：有助于判断哪些风险对项目具有最大的潜在影响。把其他所有不确定因素都固定在基准值，考查某种因素的变化对项目目标造成影响的程度。其常见表现形式是龙卷风图，它用于比较很不确定的变量与相对稳定的变量之间的相对重要性和相对影响。
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.预期货币价值分析：预期货币价值（EMV）分析是当某些情况在未来可能发生或不发生时，计算平均结果的一种统计方法。机会的EMV通常表示为正值，威胁的EMV则表示为负值。EMV是建立在风险中立的假设之上的，既不避险，也不冒险。把每个可能结果的数值与其发生的概率相乘，再把所有乘积相加，就可以计算出项目的EMV。这种技术经常在决策树分析中使用。
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.建模和模拟：通过使用一个模型，计算项目各细节方面的不确定性对项目目标的潜在影响。模拟通常采用蒙特卡洛技术。在模拟中，要利用项目模型进行多次（反复）计算。每次计算时，都从这些变量的概率分布中随机抽取数值（如成本估算或活动持续时间）作为输入。通过多次计算，得出一个概率分布直方图（如总成本或完成日期）。对于成本风险分析，需要使用成本估算进行模拟；对于进度风险分析，需要使用进度网络图和持续时间估算进行模拟。
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相对于定性分析来说，风险定量分析更难操作。由于在分析方法不恰当或缺少相应模型的情况下，风险的定量分析并不能带来更多有价值的信息，反而会在分析过程中占用一定的人力和物力。因此一般先进行风险的定性分析，在有了对风险相对清晰的认识后，再进行定量分析，分析风险对项目负面的和正面的影响，制定相应的策略。
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定量分析着重于整个系统的风险情况而不是单个风险。事实上，风险定量分析并不需要直接制定出风险应对措施，而是确定项目的预算、进度要求和风险情况，并将这些作为风险应对策略的选择依据。在风险跟踪的过程中，也需要根据最新的情况对风险定量分析的结果进行更新，以保证定量分析的精确性。
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风险定量分析的工具和方法主要有数据收集和表示技术（风险信息访谈、概率分布、专家判断）、定量风险分析和建模技术（灵敏度分析、期望货币价值分析、决策树分析、建模和仿真）。
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（1）决策树分析。决策树分析法通常用决策树图表进行分析，它描述了每种可能的选择和这种情况发生的概率。期望货币价值分析分析方法常用在决策树分析方法中，有关这方面的知识，请阅读17.4.3节。
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（2）灵敏度分析。灵敏度分析也称为敏感性分析，通常先从诸多不确定性因素中找出对模型结果具有重要影响的敏感性参数，然后从定量分析的角度研究其对结果的影响程度和敏感性程度，使对企业价值的评估结果的判断有更为深入的认识。托那多图（Tornado Diagram，龙卷风图）是灵敏度分析中非常有效的常用图示，它将各敏感参数按其敏感性进行排序，形象地反映出各敏感参数对价值评估结果的影响程度。运用托那多图进行灵敏度分析的具体步骤包括：选择参数、设定范围、敏感性测试、将各敏感参数对价值结果的影响按其敏感性大小进行排序。
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（3）蒙特卡罗模拟。蒙特卡罗（Monte Carlo）方法作为一种统计模拟方法，在各行业广泛运用。蒙特卡罗方法在定量分析中的运用较为复杂，牵涉到复杂的数理概率模型。它将对一个多元函数的取值范围问题分解为对若干个主要参数的概率问题，然后用统计方法进行处理，得到该多元函数的综合概率，在此基础上分析该多元函数的取值范围可能性。蒙特卡罗方法的关键是找一组随机数作为统计模拟之用，这一方法的精度在于随机数的均匀性与独立性。就运用于风险分析而言，蒙特卡罗方法主要通过分析各种不确定因素，灵活地模拟真实情况下的某个系统中的各主要因素变化对风险结果的影响。由于计算过程极其繁复，蒙特卡罗方法不适合简单（单变量）模型，而对于复杂（有多种不确定性因素）模型则是一种很好的方法。其具体步骤包括选取变量、分析各变量的概率分布、选取各变量的样本、模拟价值结果、分析结果。
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经过FDCT变换后的系数，其数值变化较多，不利于编码。为了将系数数值映射到更小的取值范围，可以使用量化（quantisation）实现。通过量化可以减小非0系数的幅度和增加0值系数的数目。当然，量化也是导致图像质量下降的主要原因。
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JPEG的有损压缩算法使用均匀标量量化器进行量化，量化步距是按照系数所在的位置和每种颜色分量的色调值确定的。
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由于人眼对亮度信号比对色差信号更敏感，因此JPEG编码中使用了亮度量化表和色差量化表两种标准的量化表，参见下1表和下2表。此外，由于人眼对低频分量的图像比对高频分量的图像更敏感，因此表中的左上角的量化步距要比右下角的量化步距小。
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其中，Sq（u,v）为量化后的结果，F（u，v）为FDCT系数，Q（u，v）为量化表中的数值，round为舍入取整函数。
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