在进行故障树分析时，证明概率分析的准确性和可靠性是非常关键的步骤。为了确保故障树分析（FTA）的结果能够有效地指导风险评估和安全措施的制定，需要从以下几个方面来确保和验证概率分析的准确性和可靠性：

1. 数据来源的验证：首先，要确保用于计算故障概率的原始数据来自可靠的来源。这包括但不限于设备制造商的数据、历史故障记录、行业标准和文献中的数据等。数据应当是最新的，并且尽可能地与分析对象的具体条件相匹配。

2. 合理的假设：分析过程中所使用的任何假设必须是合理的，并且最好能够基于已有数据或行业经验。例如，当分析某系统的故障模式时，如果无法获得特定组件的故障率数据，可以使用类似系统或组件的数据作为参考，但要明确记录这一点并对其进行合理的调整。

3. 模型的准确性：构建的故障树模型应该真实反映系统的结构和逻辑。建模过程中需要注意避免简化过度，同时也防止模型过于复杂影响分析的效率。每个逻辑门的选择（如与门、或门等）应该符合实际情况。

4. 敏感性分析：通过改变输入参数（如某个组件的故障率），观察FTA输出结果的变化情况。这有助于识别哪些输入参数对输出结果的影响较大，从而可以更准确地判断哪些参数的误差不应该过高。敏感性分析的结果也能够帮助决策者了解不确定性对最终分析结论的影响程度。

5. 对比分析：将FTA的结果与其他分析方法（如可靠性框图分析、事件树分析等）的结果进行比较。不同方法的结果如果一致或者非常接近，可以增强分析结果的可信度。

6. 专家评审：邀请具有相关经验的专家对故障树模型及分析过程进行评审，尤其是对于模型构建时的假设条件、逻辑关系等方面的合理性。专家的意见可以为进一步完善模型提供宝贵的建议。

7. 持续更新和完善：随着新数据的获取和新技术的应用，原有的故障树分析模型应当定期更新，以保持其当前有效性和适用性。当同类型事故再次发生时，新的案例可以用来验证现有的模型是否仍然有效，若有需要则进行调整。

总之，通过对这些方面的严格控制和持续改进，可以在很大程度上提高故障树分析中概率分析的准确性和可靠性。