本论文主要论述了油气资源评价中统计建模方法，在累计探井进尺与累计储量发现之间的关系模型建立方面：不同勘探类型地质单元所适用的模型有差别,龚帕兹模型的储量增长是经历从初期的缓慢增长到勘探中期的高速增长，直到勘探后期的逐渐递减这样一个发展演化过程。这样一种模型较适合于诸如大民屯凹陷这样油气藏类型较多、地质情况相对复杂的地质单元,指数模型的储量增长经历初期的高速增长后就逐渐递减的发展演化过程。这样一种模型较适合于诸如任丘古潜山区带这样油气藏类型较少、地质背景简单的地质单元。 在油藏规模概率分布模型建立方面：通过三个不同类型地质单元的实际油藏发现数据的拟合优度检验，拒绝了帕雷托分布假设，而不同程度上接受了对数正态和对数伽玛分布的假设。我们在使用到油藏规模概率分布模型时，推荐使用对数正态分布或对数伽玛分布，而不推荐使用帕雷托分布。 运用对数正态、对数伽玛分布、帕雷托分布和非参数模型四种模型进行了三个地区未发现资源量计算，并比较了它们之间的差异。 在采收率与地质因素之间的关系模型建立方面：根据实际数据建立了多元回归和神经网络两类采收率预测模型。从拟合结果上看，神经网络模型的计算采收率和实际采收率之间的误差百分比较小，相关系数较高；而从预测效果上看，神经网络模型和多元回归模型近似。综合比较两者，我们认为在采收率预测模型上，神经网络模型和多元线性回归模型都可以使用。