पारंपरिक सांख्यिकीय विधियां आमतौर पर शास्त्रीय सांख्यिकी और संभाव्यता सिद्धांत के आधार पर अनुसंधान विधियों का उल्लेख करती हैं। महत्वपूर्ण सैद्धांतिक आधार बड़ी संख्या प्रमेय और केंद्रीय सीमा प्रमेय है। इसके लिए बड़ी संख्या में प्रायोगिक डेटा, बड़ी संख्या में रैंडम वैरिएबल्स और आबादी पर एक छोटा प्रभाव पड़ता है। इसमें परस्पर स्वतंत्रता है; सूचना एन्ट्रापी विधि में सिस्टम संभावना वितरण या आवृत्ति ज्ञात होने की आवश्यकता होती है, और इसके लिए सीमित संख्या में डेटा की आवश्यकता होती है। जब संभावना वितरण अज्ञात होता है और डेटा छोटा होता है, तो अनुमान त्रुटि बहुत बड़ी है; ग्रे सिस्टम सैद्धांतिक भविष्यवाणी का विश्वास अग्रिम में निर्धारित नहीं किया जा सकता है इसलिए, भविष्यवाणी परिणाम अनिश्चित है, और साथ ही, मूल डेटा अनुक्रम बहुत सख्त है, अर्थात्, ग्रे पूर्वानुमान में एक प्रतिबंधित क्षेत्र है, और कुछ कठिन समस्याएं हैं। गतिशील पूर्वानुमान में उत्पन्न होगा; फ़ज़ी सेट सिद्धांत की मुख्य समस्या यह है कि संभाव्यता वितरण अज्ञात है सिस्टम की सदस्यता फ़ंक्शन की स्थापना और सदस्यता की डिग्री का चयन बहुत मुश्किल है; बायेसियन विधि के लिए आवश्यक है कि संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन या आवृत्ति मान ज्ञात हो। इस जानकारी के बिना, अनुभवजन्य मूल्य को सटीक रूप से प्राप्त नहीं किया जा सकता है, और इसके अनुमान परिणाम की त्रुटि बहुत बड़ी हो सकती है; सेल्फ-हेल्प मेथड पूरी तरह से वितरण जनसंख्या के लिए प्रारंभिक नमूने की अभ्यावेदन पर निर्भर करता है, सिम्युलेटेड सैंपलिंग परिणाम अधिक जानकारी प्राप्त करने में अधिक विश्वसनीय नहीं होंगे, विशेष रूप से छोटे नमूनों की स्थिति पर जानकारी की कमी में, परिणाम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि विश्वसनीयता कम है।
उपरोक्त शोध से पता चलता है कि जानकारी की कमी की समस्या को प्रभावी ढंग से हल करने के लिए एक एकल विधि मुश्किल है। प्रत्येक विधि के फायदे और सीमाएं हैं। यदि यह प्रभावी रूप से कई विधियों को एकीकृत कर सकता है, तो एकल विधि के फायदों के लिए पूर्ण नाटक दें, एकल विधि के नुकसान को छोड़ दें, और संलयन विधि का यथोचित उपयोग करें। आप विभिन्न पक्षों और कोणों पर जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। ज़िया जिंटाओ और अन्य 147.30 ने इस संबंध में असर प्रदर्शन के विश्लेषण पर बहुत काम किया है, और रोलर असर प्रदर्शन मूल्यांकन समस्याओं के समाधान के लिए एक अच्छा विचार भी प्रदान किया है।