混合計画

混合計画は、調剤の最適化に関係する実験の結果をモデルするために使用されます。結果のモデルは、 "混合分布(mixture distribution)"と呼ばれます。

 n 個の成分の濃度がどのような制約も受けない場合、実験計画法は、シンプレックス法で、つまり、次元n-1の空間で正多面体です。たとえば、3つの成分の混合では、 実験場は正三角形になります。4つの成分では正4面体です。

したがって、モデルの精度を最適化するために、混合計画の作成は、通常、シンプレックス法での実験の配置で構成されます。 最も一般的な計画は、Schefféの計画、Scheffé-centroid(セントロイド)計画、および拡張計画です。

もし超えてはならない最小量または最大量を定義して、モデルの成分の制約が導入されると、実験ドメインは、シンプレックスか、逆シンプレクス(シンプレックスBともいう)か、または何らかの凸多面体になるでしょう。 後者の場合、もはやシンプレックス法は、使用できません。