解除保险距离是引信的一项重要安全性指标。为了保证引信这一指标要求,传统考核引信解除保险距离方法,是对固定靶距进行实弹射击,这种方法消耗弹药量很大,而且测得的引信解除保险距离值难以准确。数理统计试验方法的引进有助于这一问题解决。针对数理统计试验方法在引信解除保险距离测试中出现的所需样本量多、极限估计误差大、引信解除保险失效引起测试结果失真、异常值难以准确剔除、试验数据分布模型不符合方法假设条件下的数据处理等问题,对概率单位法、兰利法、升降法和一次刺激变换响应法等数理统计试验方法结合算例进行了详细理论分析和计算机仿真研究。在方差已知、置信度取95%、均值按极大似然估计且满足均值检验条件时,概率单位法的最小样本量为75。兰利法试验最小样本量与均值精度有关。在方差已知、置信度取95%、样本量[8,100)、方差与均值之比(0.20,0.25)、样本均值按极大似然估计时,兰利法试验最小样本量是8-24。升降法是成组升降法的特例。分析作为成组升降法之一的序贯感度试验方法,可知正态分布均值和方差估值精度受响应概率影响较大,局部估计平均法对响应概率点的估计较分布拟合响应概率点的估值精度高,方差估计则系统偏低。引信解除保险距离一次刺激变换响应法响应概率对试验参数估计精度影响较大,响应概率偏离50%点越远,试验参数估计精度越低；试验最佳门限宽度是方差的6倍到18倍；一次刺激变换响应法试验最适用的引信解除保险距离分布是对数正态分布,其次是对数逻辑斯特分布和正态分布,对逻辑斯特分布适应性较低。应用信息熵判别法和灰色理论判别法,实现了兰利法等数理统计试验方法在小样本情况下的异常值剔除即试验数据有效性判断。应用条件概率方法,实现了一次刺激响应变换法存在失效的情况下响应概率的估计。蒙特卡洛仿真及实例分析引信解除保险失效,实际响应概率点偏移,响应概率不小于0.5时,实际响应概率处理结果偏小。应用概率单位法可充分挖掘同型不同批引信解除保险距离升降法试验数据的信息；应用直观图预测检验和精确检验法,可实现引信解除保险距离分布模型检验。