对于模拟中的每个不确定变量，都要以概率分布定义可能的值。选择的分布类型取决于与变量相关的条件。例如，图 A.1 “常见分布类型” 中显示了一些常见分布类型：正态分布、三角分布、均匀分布和对数正态分布

图 A.1. 常见分布类型

模拟期间，用于每个变量的值根据定义的可能性随机选择。

模拟可以计算模型的众多方案，方法是从不确定变量的概率分布中重复选择值，并将这些值用于单元格。通常，Crystal Ball 只需几秒钟即可计算数百甚至数千个方案。下一节“概率示例”说明了概率分布与一组简单的就业数据如何关联起来。

Crystal Ball 支持两种类型的分布，如“连续和离散概率分布”中所述。有关在定义假设时使用最佳分布的建议，请参阅“选择概率分布”。“概率分布说明”介绍了 Crystal Ball 中各种分布的属性和用法。