拉丁超立方抽樣

拉丁超立方抽樣 ( 縮寫 ） 是一種從多元參數分佈中近似隨機抽樣的方法 ， 屬於分層抽樣技術 ， 常用於計算機實驗或蒙特卡洛積分等 。 麥凱 （ McKay ） 等人於1979年提出了拉丁超立方抽樣 。 不過此前Eglājs於1977年獨立提出過相同的抽樣技術 。 1981年 ， 伊曼 （ Ronald L. Iman ） 等進一步發展了該方法 。 在統計抽樣中 ， 拉丁方陣是指每行 、 每列僅包含一個樣本的方陣 。 拉丁超立方則是拉丁方陣在多維中的推廣 ， 每個與軸垂直的超平面最多含有一個樣本 。 假設有個變量 （ 維度 ） ， 可以將每個變量分爲個概率相同的區間 。 此時 ， 可以選取個滿足拉丁超立方條件的樣本點 。 需要注意的是 ， 拉丁超立方抽樣要求每個變量的分區數量相同 。 不過 ， 該方法並不要求當變量增加時樣本數同樣增加 。