在ISIGHT軟件DOE試驗設計中在這部分里，有一種拉丁超立方抽樣的方法，這個拉丁超立方到底是神馬，筆者將為您揭開它神秘的外衣。

假如數據中有N 個變量，而我們想抽取的樣本的數量是M,那么在對數據進行抽樣的時候，這種方法首先會把N個變量的設計空間均勻的劃分開為M份，然后在每個劃分好的區域中隨機的抽取一點，最后，從這M個變量里，隨機挑選之前選好的點，構成我們的樣本。如下圖所示：

具體的程序設計思路如下：
（1） 將每一維分成互不重迭的m個區間，使得每個區間有相同的概率 （通?？紤]一個均勻分布，這樣區間的長度相同）。
（2） 在每一維里的每一個區間中隨機的抽取一個點；
（3） 再從每一維里隨機抽出步驟（2）中選取的點，將它們組成向量。

這段程序的使用時，需要輸入需要的采樣數量N,P的最小范圍與最大范圍，而輸出的結果就是問我們所需要的樣本。

拉丁超立法抽樣算法原理及matlab代碼程序.pdf