仿真输出数据分析一直是仿真领域研究的关键问题。本文对仿真输出数据分析的相关理论和方法进行了研究，阐述了仿真输出数据分析的基本概念，重点分析了仿真输出数据的误差传播和不确定性分解，以及对仿真输出数据分析的批均值方法、方差缩减方法、稳健方法等进行了改进。本文的研究成果可以保证仿真输出数据的有效性，提高仿真输出数据分析的精确性，指导仿真系统的设计和开发。　　首先，阐述了仿真输出数据分析的基本问题。从仿真输出数据误差和不确定性两个方面给出了对数据有效性的描述；接着给出了仿真输出数据分析的公理化体系、常见错误以及所遵循的基本原则。这些成果为后续研究奠定了理论基础。　　其次，为保证仿真输出数据的精确性，对造成仿真输出数据误差和不确定性的因素进行了研究。利用描述模型间耦合关系的链接变量，给出了模型间有耦合关系时仿真输出数据的误差传播模型。在分析了影响仿真输出数据不确定性因素的基础上，基于贝叶斯模型平均方法，给出仿真输出数据不确定性的分解方法。该研究成果能够明确影响数据误差和不确定性的主要因素，更好地保证仿真输出数据的精确性。　　第三，针对仿真输出数据具有自相关性时，性能指标的方差参数不能准确估计问题，改进了仿真输出数据分析中的批均值法。在分析了仿真数据存在的初始偏差对稳态仿真输出数据分析影响的基础上，给出了在仿真数据存在初始偏差时重复批均值法对性能指标的区间估计方法。在分别对重叠批均值法和部分重叠批均值法与传统批均值法转换关系进行描述的基础上，考虑不同重叠率下批均值法方差估计量的均方误差和运算量，提出了批均值方法的权衡选择方法。这种扩展研究保证了性能指标方差估计的精确度。　　第四，对仿真输出数据分析中的方差缩减方法进行了改进。扩展了控制变量法，以消除控制变量均值需要已知的局限，然后结合分层抽样方法提出了一种组合方差缩减方法，并从 Hilbert空间视角解释了这种组合方法的有效性，从而提高仿真输出数据分析结果的有效性。　　第五，针对仿真输出数据异常值较多和非正态的情况，研究了仿真输出数据分析的稳健方法。提出了置信区间相邻并且非重叠的多分位数方法，以减少离群值的影响并得到性能指标的更多分布特征，在此基础上计算满足分位数误差要求所需的仿真运行长度。同时提出批中位数方法以代替批均值方法，给出仿真输出数据服从重尾等非正态分布情形下的性能指标估计。这些方法能够减小离群和非正态仿真数据对性能指标估计的影响，提高仿真输出数据分析的准确性。　　最后，为进一步验证所研究方法的有效性，设计和实现了某弹炮结合仿真系统，针对不同的仿真输出数据特点，利用文中的方法给出了仿真输出数据分析结果。仿真实例表明，本文提出的方法能够提高仿真输出数据分析的精确性，更好的估计仿真系统性能指标。　　本文的仿真输出数据分析方法研究，明确了影响仿真输出数据精确性的因素，从准确性、有效性和精确度三个方面提出了仿真输出数据分析的方法，具有较强的理论价值以及较好的应用前景，为今后仿真输出数据分析的深入研究奠定了坚实的理论基础。