图中II为拉丁超立方抽样的示意图。I和III则分别为随机抽样与正交抽样的示意图。 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1979年提出了拉丁超立方抽样。[ 1] [ 2] [ 3]
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}
M
{\displaystyle M}
M
{\displaystyle M}
M
{\displaystyle M}
M
{\displaystyle M}
^ McKay, M.D.; Beckman, R.J.; Conover, W.J. A Comparison of Three Methods for Selecting Values of Input Variables in the Analysis of Output from a Computer Code (JSTOR Abstract) . Technometrics (American Statistical Association). May 1979, 21 (2): 239–245. ISSN 0040-1706 JSTOR 1268522 OSTI 5236110 doi:10.2307/1268522 ^ Eglajs, V.; Audze P. New approach to the design of multifactor experiments. Problems of Dynamics and Strengths. 35 (Riga: Zinatne Publishing House). 1977: 104–107 （俄语） . ^ Iman, R.L.; Helton, J.C.; Campbell, J.E. An approach to sensitivity analysis of computer models, Part 1. Introduction, input variable selection and preliminary variable assessment . Journal of Quality Technology. 1981, 13 (3): 174–183.
