结果分析：蒙特卡洛模拟生成的大量样本可以用于对结果进行统计分析。通过对样本数据的整理、汇总和解释，可以得到问题的概率分布、置信区间、期望值等统计指标，从而提供对问题的定量评估。

蒙特卡洛模拟是一种通过生成大量随机样本来进行问题分析的方法。它通过随机抽样和重复实验的方式，模拟系统的不确定性因素，以获得对结果的统计估计。

在蒙特卡洛模拟中，我们首先需要定义问题的输入参数和概率分布，然后使用随机数生成器来生成符合这些概率分布的随机样本。根据这些样本，我们可以进行结果的统计分析。

对于结果的统计分析，我们可以计算样本数据的均值、方差和标准差等指标，来描述结果的集中趋势和离散程度。此外，还可以通过绘制直方图、概率密度图或累积分布图等方式，展示结果的概率分布。

除了描述统计指标，蒙特卡洛模拟还可以用于计算结果的置信区间。通过对样本数据的分析，我们可以估计结果的置信水平，即结果落在某个区间内的概率。置信区间提供了对结果的不确定性的度量。

另外，蒙特卡洛模拟还可以计算结果的期望值。期望值是对结果的平均预期，通过对大量样本的平均值进行估计。

综上所述，蒙特卡洛模拟可以通过生成大量样本来对结果进行统计分析，提供问题的概率分布、置信区间、期望值等统计指标，从而实现对问题的定量评估。