随着计算机技术的发展，统计模拟方法在社会经济、工业生产和科学研究中的应用越来越广泛，从而扮演着愈来愈重要的角色。而统计模拟技术的发展离不开各种分布随机数的生成和抽样技术。2006年，郭奎等在传统抽样方法的基础上，提出分位点随机配序抽样法，并从理论和实例模拟两方面对这一方法做了必要的验证。但是该研究在两方面存在不足：一是验证过程主要基于纯泛函的角度，并没有从统计学的层面上进行假设检验，二是实例的讨论过程缺少新旧方法对比。基于这些理由，本学位论文将以分位点随机配序抽样法的基本思想为基础，根据传统的随机数统计检验原理，对这一方法进行了假设检验，同时对若干实例进行新旧方法的对比验证，最后进一步证实分位点随机配序抽样法在用于固定区域上的多重积分计算和随机抽样时，在保证相同精度的情形下，能大大减少样本量，并且具有可重复性。