JMP統計研發總監布拉德·瓊斯（Brad Jones）當選為美國統計協會會員 ，美國最著名的專業統計學會。該榮譽表彰“在統計科學領域的傑出專業貢獻和領導能力”。
Brad對最佳實驗設計領域有著長期的熱情。實驗是您通過反複試驗學習如何使事情更好地工作的方式，而最佳設計實驗只是您從特定數量的實驗試驗中學到的最多的方式。世界太複雜了，無法通過純理論發現事物 - 我們需要一些實驗數據來了解世界是如何運作的。
大約25年來，布拉德一直在努力大創意這主要集中在他的大部分工作上 該大創意實驗設計必須自然地適應工程師的工作流程，實現這一目標的最佳方法是使用優秀的軟件來支持該工作流程。對於新的尖端軟件的發展，統計學家必須改變他們對實驗設計的思考方式。
在過去，統計學家通過代數和幾何圖案創建設計;由此產生的設計只能適應具有固定運行次數和因子的某些情況。例如，如果您在五個分類因素上有17次運行的預算，則必須拋棄一次運行以獲得經典設計。在經典設計界，有很多東西需要學習，學習負擔是工程師的障礙。
布拉德的大創意對於工程工作流程，實驗設計顛倒了。您可以告訴計算機軟件您的實驗是什麼以及您可以承受多少運行，而不是強制條件適合表格設計，而計算機軟件為這種情況創建了一個定制設計 - 一種最適合學習的設計您需要從實驗中了解的內容。
布拉德採用了最佳實驗設計領域，並與該領域的其他統計學家一起推動了所有界限，使其成為一個豐富而強大的領域。Chris Nachtsheim和Ruth Meyer的一個早期突破是優化設計的通用算法，稱為坐標交換。Brad採用並改進了坐標交換算法。另一個重要的發展是Brad與合著者Bill DuMouchel合作開發貝葉斯D-Optimal設計。這些設計試圖估計盡可能多的潛在交互效應，即使它們並非全部可估計。
然後布拉德認識到貝葉斯D-優化方法甚至可以應用於主效應，並且他開創了所謂的超飽和設計的最優設計，這允許存在比運行更多的因素。這種情況發生在您預計只有少數因素很大的篩選情況中，目標是識別這些大因素。與SAS和其他統計學家的Chris Gotwalt合作，Brad繼續開拓I-Optimal設計，各種空間填充設計，混合設計，裂區設計，非線性模型設計，球形設計，市場研究的選擇設計和設計計算機實驗。
為了大創意工作 - 讓工程師習慣於設計實驗 - 還必須有適合和分析工具。在這裡，Brad給出了一種方法，通過在給定其他因子的固定值的情況下對每個因子採用垂直橫截面來可視化響應表面。這個名為Profiler的工具現在幾乎在每個DOE擬合系統中實現。當Brad加入SAS與JMP合作時，Profiler擴展到提供完整的優化服務，並且最近包括在存在可變性（隨機優化）的情況下進行優化。
為了大創意為了獲得牽引力，布拉德不得不傳福音。為此，他與許多領先的能源部研究人員建立了聯繫，並與其中一些人共同撰寫了論文。布拉德經常在學術統計研討會，JMP研討會和學術會議上發表演講。最近的一次會議是國際工業實驗設計會議在安特衛普大學，布拉德為他的博士論文提出了公共辯護。
在過去的兩年裡，布拉德已經為出版物提交了大量論文，其中大多數都是合著者。對於研討會，Brad和我開發了一個流行的演示，我們稱之為“卡片技巧” - 其中包括與觀眾進行現場超飽和篩選實驗。
另一方面，布拉德是一位音樂會小提琴家，一位排名很高的圍棋演員和作家，曾培育過全國比賽的表演犬，並且是一名馬拉松運動員。他是17歲時光學化學領域的出版作家。
我很高興看到布拉德被認為是ASA研究員。
