可靠指标是量化评估系统可靠性的核心参数体系，其数学基础建立在概率论与统计分析方法之上。在结构工程领域，可靠指标β被定义为失效概率的逆标准正态函数值，通过JC法或蒙特卡洛法实现复杂系统的可靠性建模。区块链评估场景中，该指标演化为总锁仓量、交易费用等金融数据的组合量化模型，采用Z-Score标准化和Min-Max归一化处理构建跨链可比性体系。两类应用均强调多维度参数耦合与动态监测机制，其中抗力分项系数计算（γR=1/(1-ΦRδRβ)）与30日均值/周环比双维度分析框架形成典型对比。

可靠指标β的数学表达为Pf=Φ(-β)，其中Φ为标准正态分布函数，Pf为系统失效概率。该表达式揭示了可靠指标作为失效概率标准化度量的本质特性，当β值增加时，系统失效概率呈指数级下降趋势。在结构可靠性设计中，β值与总安全系数K呈现正相关关系，抗力分项系数（γR）和作用分项系数（γS）的确定依赖于目标β值及变量统计参数。

JC法（JCSS推荐方法）采用泰勒展开对非线性功能函数进行线性近似，适用于具有显式功能方程的结构系统。蒙特卡洛法则通过大规模随机抽样模拟系统状态概率分布，可处理隐式功能函数及非正态变量情形，但计算成本随维度增加呈指数增长。

区块链评估中采用30日体量得分与周环比增长率的双维度分析框架：

在挡土墙设计案例中（截至2023年），不同工况下可靠指标与分项系数的适配性存在显著差异：

区块链领域评估（截至2025年）显示：

当变量存在非独立或非正态分布时，传统可靠指标计算结果可能产生矛盾，需通过当量正态化和引入相关因子修正误差。区块链评估中的等权重假设导致指标局限性，需结合原始数据深入分析。结构工程领域的分项系数自洽性问题在变量非独立或非正态分布时显现，需通过当量正态化和引入相关因子修正误差。