Vous avez raison. La définition de contraintes factorielles pour une conception à l'aide de JMP est propre à la conception personnalisée. D'autres méthodes de conception, à l'exception des conceptions simplesxes de sommets extrêmes, ne permettent pas d'introduire des contraintes factorielles.
La conception personnalisée n'utilise pas de combinaisons factorielles pour créer une conception. Il utilise l'algorithme d'échange de coordonnées. La conception personnalisée ne tente pas de satisfaire un objectif basé sur des combinaisons.Il satisfait un critère d'optimalité, la D-optimalité par défaut. L'estimation des effets du facteur continu Vitesse est mieux servie avec le plan personnalisé qu'avec le plan factoriel. Si vous avez besoin de toutes les combinaisons, pour une raison autre que l'estimation des paramètres du modèle, vous pouvez entrer la vitesse comme facteur catégoriel avec 7 niveaux, puis l'ajout d'exécutions devrait finalement atteindre au moins une exécution pour chaque combinaison.
Oui, des combinaisons non autorisées sont nécessaires car la contrainte linéaire ne fonctionne qu'avec des facteurs continus.
La conception consiste vraiment à collecter des données pour s'adapter au modèle linéaire à l'aide de la régression. Vous pouvez toujours modifier la conception personnalisée, ou la conception en utilisant n'importe quelle méthode, en fonction de votre objectif ou de votre situation, et elle ne se cassera pas. Je vous recommande de simuler la réponse. La simulation peut être absurde - c'est juste pour que vous puissiez mener votre expérience à travers l'étape d'analyse pour être sûr qu'il n'y a pas de singularités. Si c'est le cas, alors votre conception s'est vraiment cassée.
