回归设计
回归设计实际上产生于上世纪五十年代，它是综合回归分析与试验设计的现代发展而建立起来的试验优化领域的一个新分支，也是数理统计学科的一个新发展。它将方案设计、数据处理与回归方程的精度统一起来进行优化，已成为现代通用的一种试验优化技术。我们知备试验设计很难用于系统连续优化，因为它不能给出连续模型。由于某些因素水平变化的非定量性和非连续性，即使利用试验数据线性结构模型或伪变量回归分析建立起预测方程，也只能近似选优。相反，回归设计则提供了便于系统连续优化和进一步精确选优的条件。由此，回归设计不但使工程技术、自然科学和社会科学乃至思维科学中具有相关关系的多因素问题，都有可能实现定量分析，而且有可能用最小的代价达到寻优的目的，不论那些问题是白色系统、灰色系统还是黑色系统。可以预料过去那些只能进行定性研究和处理的科研和生产问题，可以期望用回归设计技术构造需要的数学模型，将其提高到定量分析的水平上来，加以更好地研究。
如果仅以最优回归方程为优化目标，多数回归设计方法都是离散优化，但在D—最优回归设计与混料回归设计应用测度设计寻求最优方案时。则表现为序贯优化。如果最优化目标是最优组合条件，则回归设计一般表现为离散优化与表序贯优化的综合。回归设计主要是从正交性、旋转性和D—优良性出发，利用正交表、H阵、单纯形、中心组合法和正交多项式组以及计算机技术编制试验方案，直接求取各种线性和非线性回归方程。实际上，回归设计足现代建模的一种最优化技术。常用的回归设计法有多元线性正交设计、二次组合设计、正交多项式设计、D—最优设计、混料设计等。
设计表格化、公式规范化、分析程式化，是回归设计技术的显著特点。设计表格化，是指试验方案的设计，回归系数的计算与检验都配列于同一人表，即计算格式表。公式规范化是指对于不同的回归设计方法，回归系数的计算、各因素的线性项、非线性项及其交互项的偏差平方和的计算以及统计检验，大多有同样形式的公式。一般回归设计的优化过程是根据试验要求与专业知识，选择合适的间归设计方法，先编码，设计方案，配列计算格式表，再计算分析，最后进行统计检验，已经完全程式化。回归设计的上述特点，对于计算机编程，对于在科研和工农业生产中的实际应用都非常方便。