Рассмотренные статистические методы обработки экспериментальных данных позволяют заранее составлять оптимальные планы для проведения активного эксперимента. Активными будем называть эксперименты, в которых в каждом опыте варьируют одновременно все независимые переменные (факторы) по специальному плану. И наоборот, эксперименты, в которых в каждом опыте варьируют только один фактор, будем называть обычными или пассивными. По сравнению с пассивными активные эксперименты обладают рядом существенных  преимуществ:

1) план проведения всех опытов активного эксперимента составляют заранее так, чтобы максимально упростить последующую обработку данных, полученных в ходе эксперимента, для построения регрессионных моделей;

2) оптимальное использование факторного пространства при активном эксперименте позволяет при минимальных затратах (минимальном количестве опытов) получить максимум информации об изучаемом явлении;

3) при планировании экстремальных экспериментов, кроме аппроксимации функции отклика (т.е. моделирования многофакторной зависимости), попутно можно решить задачи поиска экстремума в К-мерном  факторном пространстве и оптимального управления процессами в зоне экстремума;

4) методы  планирования экспериментов позволяют опытным путем проранжировать факторы по степени их влияния на функцию отклика и отсеять малозначимые факторы;

5) теория планирования активных экспериментов позволяет изучать и математически описывать процессы и явления  при неполном знании их механизма;

6) область применения активных экспериментов распространяется на все явления, которые зависят от управляемых факторов, т.е. таких факторах, которые можно изменять и поддерживать на определенных уровнях. Поэтому активные эксперименты можно применять не только в технических областях знаний, но и при изучении химических, медико-биологических, социальных и других явлений.

Активные эксперименты можно классифицировать и подразделить на аппроксимирующие, отсеивающие, экстремальные и специальные эксперименты.

Аппроксимирующие эксперименты позволяют моделировать многофакторные зависимости при некоторых условиях:

· при непрерывности и многотонности функции отклика;

· при определенности всех влияющих факторов;

· при их управляемости на заданных интервалах варьирования.

Отсеивающие эксперименты позволяют при минимальных трудозатратах по специальным планам отсеять часть принятых к рассмотрению влияющих факторов. Экстремальные эксперименты дают возможность быстро и эффективно найти экстремумы функции отклика и уточнить ее поверхность в точке экстремума. Остальные виды планирования экспериментов относят к специальным, например, эксперименты, позволяющие определить коэффициенты ускорения испытаний электрических машин на надежность и длительность эксплуатации.