因為完全的概率信息在工業(yè)應用中般不可能得到可通過利用變換來近似聯(lián)合累計分布函數(shù)或者條件累計分布函數(shù)。該分析方法直觀、簡單，便于計算與應用，但由于布料機在設計點附近進行近似，該法的準確完全依賴于線函數(shù)近似的程度，因此精度很難保證。其應用的局限包括：要求不確定變量的方差或變區(qū)間不能太，系統(tǒng)模型的非線程度不能太高，否則計算精度會受到很影響。雖然存在上述不足，但綜合考慮計算復和求解，該方法仍不失為種具有實際可行的方法，在不確定分析中得到量應用。在具體工程應用中，根據(jù)實際需要可考慮引入泰勒展開中的高階項，從而提高在預測函數(shù)尾端分布的精度。

      可能點法不同于局展開法，可能點法雖然也是通過階或二階泰勒展開近似，但不是在設計點，而是在可能點,處進行展開近似，提高了函數(shù)尾端概率分布的精度，主要用于基于可靠的設計可能點的概念初在結構可靠中被提出，為限狀態(tài)函數(shù)上具有概率密度的點，當進行可靠和失效概率估計時，可能點是個很重要的設計點。在結構可靠中，系統(tǒng)輸出也稱為限狀態(tài)函數(shù)。失效面或者限狀態(tài)定義為，也是隨機變量空間中區(qū)和失效區(qū)的分界。當時，結構是的；當時，結構將失效。上式中多元積分的求解非常困難，布料機在實際中通常不具有可行?？赡茳c的概念被提出，以用于對該多元積分進行近似?？赡茳c被定義在立標準正態(tài)空間。輸入隨機變量，原始設計空間，空間轉換到標準正態(tài)空間，空間，常用的轉換是變換，其中為正態(tài)累計分布函數(shù)的逆函數(shù)。上式說明轉換時保證空間和空間對應的累計概率分布值相等見。述小問題的解叫作可能點。從可以看出，限狀態(tài)函數(shù)在標準正態(tài)空間中的處有的概率值。短距離β在可靠分析中也稱為指數(shù)于是概率約束的可行通過比較可靠指數(shù)√和目標可靠指數(shù)的關系得到。