Estás en lo correcto. La definición de restricciones de factor para un diseño que utiliza JMP es exclusiva del diseño personalizado. Otros métodos de diseño, excepto los diseños simplex de vértices extremos, no proporcionan una manera de introducir restricciones de factores.
El diseño personalizado no usa combinaciones factoriales para construir un diseño. Utiliza el algoritmo de intercambio de coordenadas. El diseño personalizado no intenta satisfacer ningún objetivo basado en combinaciones. Satisface un criterio de optimalidad, D-optimality por defecto. La estimación de los efectos del factor de velocidad continua se realiza mejor con el diseño personalizado que con el diseño factorial. Si necesita todas las combinaciones, por alguna razón que no sea la estimación de los parámetros del modelo, podría ingresar la Velocidad como un factor categórico con 7 niveles y luego agregar ejecuciones debería eventualmente lograr al menos una ejecución para cada combinación.
Sí, se requieren combinaciones no permitidas porque la restricción lineal solo funciona con factores continuos.
El diseño es realmente acerca de la recopilación de datos para ajustarse al modelo lineal mediante regresión. Siempre puede modificar el diseño personalizado, o el diseño de usar cualquier método, para adaptarse a su propósito o situación, y no se romperá. Te recomiendo que simules la respuesta. La simulación puede no tener sentido, es solo para que pueda llevar a cabo su experimento a través del paso de análisis para asegurarse de que no haya singularidades. Si es así, entonces su diseño realmente se rompió.
