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Monte-Carlo法是随机分析中统计型方法的典型方法，由于该法具有对随机量的变异性没有限制、对问题的维数不敏感以及其解答为相对精确解等优点得到广泛的关注。而样本生成是Monte-Carlo法随机分析的基础。目前Monte-Carlo法的主要抽样方法有传统抽样法和Latin—Hypereube抽样法。介绍了以上两种抽样方法的基本原理并分析了方法生成样本的有效性，并在此基础上做了进一步提高样本有效性的尝试。该做法简单高效，从而最终提高Monte-Carlo法随机分析的计算效率。通过理论分析和数值算例验证了