拉丁超立方抽样 拉丁超立方抽样英語Latin hypercube sampling缩写LHS是一种从多元参数分布中近似随机抽样的方法属于分层抽样技术常用于计算机实验或蒙特卡洛积分等 麦凯McKay等人于年提出了拉丁超立方抽样不过此前Eglājs于年独立提出过相同的抽样技术年伊曼Ronald L Iman等进一步发展了该方法 在统计抽样中拉丁方阵是指每行每列仅包含一个样本的方阵拉丁超立方则是拉丁方阵在多维中的推广每个与轴垂直的超平面最多含有一个样本 假设有 N displaystyle N 个变量维度可以将每个变量分为 M displaystyle M 个概率相同的区间此时可以选取 M displaystyle M 个满足拉丁超立方条件的样本点需要注意的是拉丁超立方抽样要求每个变量的分区数量 M displaystyle M 相同不过该方法并不要求当变量增加时样本数 M displaystyle M 同样增加