風險管理中有個很重要的是對風險的定量分析，而常用的方法是蒙特卡洛模擬的方法進行。為了加深這種方法的印象，特假設一個案例進行模擬。
假設一個新項目開始，估算的功能點數為1000個功能點，假設人均的功能點生產率為20個功能點/天。建設進度和工作量完全成正比，考慮到進度計劃中的關鍵資源和關鍵路徑相關約束。工作量余量取10%，這樣我們大概可以計算從：
總工作量 = 1000/20 = 50×1.1 = 56 人天的工作量。
假設項目一共有3個項目成員來完成，大概工期為 20 天即，一個月。
現在項目有兩個風險，根據以往項目或歷史類似項目的收集經驗數據，在整個項目的進行過程總，需求的規模經常發生變化，但一般變化范圍都在20%以內，具體的分布圖如下：（如圖表示在100個樣本中需求規模為原規模1.1倍的有25個樣本）
另外一個風險是項目中有一個編碼成員是新手，前面已經經過一段時間學習，現在你無法確定該成員到了第三周編碼階段后該成員生產效率是否達到要求，根據歷史經驗數據和對比項目樣本，得到如下數據（如圖表示在100個樣本中能夠達到正常效率0.7倍的有40個樣本）
由于現在規模和工作量都存在著風險和不確定性，要在一個月完成項目基本是不可能的任務。現在你想達到有8成把握能夠完成任務，那究竟工期應該多長，或向老板多要多少時間呢？
在這個時候需要對規模和生產率兩個數據同時進行模擬，以模擬出相關的工作量數據，這里我們需要分別對規模和生產率生產相關的隨機數，而這兩個指標的隨機數的生成應該基于歷史的經驗數據和樣本，而不能用標準連續的隨機數來生成。
