对于稳态型仿真，为了估计实际系统的运行特性，仿真运行的时间较长。可以采用概率统计中的批平均值法进行分析。该方法把仿真运行长度划分为K个等长度段，且每段采样次数为m。把每一段视为一次独立的仿真运行，这样通过仿真得到随机变量序列x1，x2，…，xn，近似为相互独立的同分布随机变量。如果运行的总采样次数为n，分为K批，则每次采样次数m = n/K。这与终态型的处理相类似，即将仿真过程看作n次运行，每次m次采样，于是可采用“仿真数据的置信区间”页面中的公式来计算μ的置信区间。

    值得指出的是，在批平均值方法中，需要合理选择m和K的值。运行长度的分段数K要足够大，而且每段的采样次数m也要足够大。