L'illustre ricercatore Bradley Jones andrà in pensione il 31 luglio dopo una straordinaria carriera di 25 anni presso JMP. In quel periodo, Brad ha creato un forte gruppo di sviluppo DOE, e probabilmente il più prolifico gruppo di brevetti di SAS. Di seguito, puoi leggere un tributo storico di John Sall sul lavoro, le collaborazioni e i contributi di Brad al mondo del design degli esperimenti (DOE) e delle statistiche.
Ma prima, alcune parole di alcuni colleghi JMP speciali di Brad e amici con una mentalità statistica:
Marco Bailey ( @Mark_Bailey ) : "Ho iniziato a lavorare in SAS Education pochi mesi dopo che Brad è entrato a far parte di JMP Development. Mancavano ancora diversi anni alla progettazione personalizzata con il lancio di JMP 4. Siamo diventati rapidamente alleati nell'aiutare scienziati e ingegneri a utilizzare esperimenti progettati per imparare modificando il design per adattarlo al loro problema invece del contrario. Ci siamo incontrati spesso per scambiare esperienze e idee. È difficile immaginare ora quanto fosse forte un'opinione contro l'approccio algoritmico o di progettazione ottimale, specialmente tra i principali pensatori del DOE. Ho frequentato un breve corso tenuto da Doug Montgomery a una conferenza tecnica autunnale. Doug denigrava tali progetti in generale, e JMP in particolare. Ho condiviso l'opinione di Doug con Brad dopo il ritorno dal corso, e ha deciso di incontrare Doug. Il resto è storia del DOE. Questo esempio incarna Brad: sempre un approccio basato sui principi, che trasforma gli avversari in colleghi e sostenitori mentre propone una soluzione pratica a vantaggio di quante più persone possibile".
Pietro Goos: "Bradley Jones è stato un ricercatore molto influente, con un grande impatto sullo stato dell'arte e sullo stato della pratica nella progettazione di esperimenti, con più pubblicazioni su riviste accademiche molto apprezzate rispetto a molti accademici. Credo che i due documenti con il maggiore impatto siano stati uno sui progetti bayesiani D-ottimali e quello sui progetti di screening definitivi. Un'altra pubblicazione influente è, ovviamente, il libro di Goos-Jones "Optimal Design of Experiments: A Case Study Approach". Quello che ho anche osservato in molte occasioni è che Brad era adorato dagli utenti DOE tra i clienti JMP. In una nota diversa, durante una corsa congiunta a Seattle (in occasione dei Joint Statistical Meetings), Brad mi ha ispirato a iniziare a correre più spesso. È quindi anche responsabile del fatto che io sia diventato un maratoneta".
Chris Gotwalt ( @chris_gotwalt1 ) : I contributi di Brad Jones alla progettazione e all'analisi degli esperimenti sono enormi. La sua invenzione del Profiler è "l'intelligenza artificiale interpretabile" al suo meglio, anche se ha preceduto quel termine di tre decenni. L'altro suo grande contributo è la promozione della progettazione ottimale degli esperimenti fino a quando non è diventata diffusa e mainstream. Questa è l'idea che la progettazione e l'esperimento dovrebbero riflettere sia l'obiettivo dell'esperimento, sia incorporare direttamente i vari vincoli di risorse come la dimensione del campione, le restrizioni di randomizzazione e le combinazioni di impostazioni dei fattori che sono fisicamente possibili. Mentre questa può sembrare un'idea molto naturale e ovvia ora, c'è stato molto tempo in cui questa nozione languiva ed era addirittura considerata un'idea rischiosa e cattiva. Quindi, oltre a superare le varie sfide computazionali e dell'interfaccia utente, Brad ha lavorato strategicamente per convincere sia i professionisti del settore che altri leader di pensiero per rendere accessibile il design ottimale e un approccio accettabile alla risoluzione dei problemi nel settore. Ogni giorno usiamo molti prodotti che sono stati migliorati con questi strumenti sviluppati e promossi da Bradley Jones.
Re Caleb ( @calking ) : "Prima di entrare in JMP, avevo sentito parlare di Brad e l'avevo incontrato alcune volte alle conferenze. Ma è stato solo quando ho iniziato a lavorare in JMP che mi sono reso conto di quanto fosse fantastico! E non sto parlando solo dei suoi successi. Brad è stato il miglior mentore che si possa desiderare. Mi ha sempre sostenuto e mi ha dato preziosi consigli e indicazioni sulla mia carriera. Mi dispiacerebbe vederlo andarsene, ma so che il suo ritiro è meritato. Anche se non sarei sorpreso se fosse altrettanto produttivo in pensione quanto lo era nel mondo del lavoro".
Ryan Lekivetz ( @Ryan_Lekivetz ) : "Anche prima di entrare a far parte dell'azienda JMP, sono rimasto davvero colpito dall'importanza di Brad sia all'interno della comunità accademica che tra i professionisti. Questa importanza è uno dei motivi principali per cui ho fatto domanda per JMP. Tuttavia, è stato solo dopo essere entrato a far parte del suo team che mi sono reso conto del profondo impatto che il suo messaggio ha avuto sul modo in cui vengono eseguiti gli esperimenti. La sua enfasi sulla generazione di progetti sperimentali che si allineano con i requisiti specifici di ogni esperimento, piuttosto che forzare gli esperimenti in progetti preesistenti, è stata a dir poco trasformativa. Sono molto orgoglioso di essere un membro del team che ha riunito e sono determinato a portare avanti lo spirito di innovazione e curiosità che ha instillato. Attendo con impazienza notizie sulle prossime imprese di Brad e spero sinceramente di avere l'opportunità di collaborare con lui su progetti futuri".
Doug Montgomery: "Sono amico e collega di Brad Jones dalla fine degli anni '80. Tutti nella comunità della progettazione di esperimenti dovrebbero riconoscere i suoi enormi contributi al nostro campo. Questi includono l'ottimizzazione della risposta (il Prediction Profiler in JMP), metodi di costruzione e analisi per disegni fattoriali frazionari non regolari, disegni ottimi, disegni split-plot, disegni ottimi per esperimenti a risposta multipla e disegni di screening definitivi.Ho avuto il privilegio di lavorare con lui in alcune di queste aree, inclusa la creazione di un libro di testo su un approccio moderno all'insegnamento del design sperimentale strutturato attorno a un approccio progettuale ottimale. È stato anche generoso con il suo tempo nel lavorare con molti dei miei dottorandi. studenti nelle loro ricerche.Abbiamo tutti beneficiato della sua conoscenza ed esperienza sul campo".
Joseph Morgan ( @Joseph_morgan2 ) : Nel 2006, un anno dopo il mio ingresso nel team JMP, molti di noi stavano tornando ai nostri uffici nell'Edificio S dopo pranzo dalla mensa dell'Edificio T. Brad e io stavamo camminando insieme e ho sollevato l'argomento dei progetti a copertura dei fattori, un nome che Colin Mallows, lo statistico, aveva proposto per coprire gli array in un articolo di Technometrics. Brad non era a conoscenza di questi progetti, ma era incuriosito e così, con mia sorpresa, finimmo per passare diversi giorni a indagare se l'algoritmo di scambio di coordinate fosse un algoritmo ragionevole e generico per costruire tali progetti. Alla fine abbiamo concluso che lo scambio di coordinate non era un approccio promettente. Alcuni anni dopo, essendo passato a SAS R&D da JMP, ho ricevuto un'e-mail da Brad che mi chiedeva se fossi interessato a implementare una piattaforma DOE JMP Pro per costruire array di copertura. Ho accettato senza esitazione. Per me, questo arco di eventi cattura chi è Brad. Intellettualmente curioso di tutto ciò che riguarda il DOE, disposto a indagare su concetti e idee radicalmente diversi che riguardano il DOE e singolarmente concentrato sul rendere JMP DOE il migliore della classe. Questo è l'ambiente in cui ora lavoro, con i colleghi, Caleb, Ryan e Peng, che condividono tutti questa singolare visione. Grazie, Brad.
Chris Nachtsheim : Brad Jones e io abbiamo avuto un incontro di menti 40 anni fa nel New Mexico (al Rancho de Chimayo) quando il gruppo di scienze statistiche a Los Alamos ha tentato di assumerlo, e da allora abbiamo lavorato a stretto contatto.L'impatto di Brad sul mondo del DOE e della scienza dei dati è stato immenso, se non insuperabile! Alcuni punti salienti:
· L'invenzione del forecast profiler, uno straordinario strumento interattivo per studiare la natura delle superfici di risposta e delle interazioni.
· Disegni bayesiani D-ottimali. L'articolo ampiamente citato di Brad e Bill DuMouchel ha reso pratico e accessibile agli sperimentatori l'uso dell'ottimalità D bayesiana, fornendo al contempo un modo semplice per rendere i progetti ottimali robusti per la specifica errata del modello. Tra le altre cose, questo documento ha portato al successivo sviluppo di Brad di disegni supersaturi bayesiani.
· L'invenzione della funzione di progettazione personalizzata in JMP. Ciò ha portato per la prima volta il mondo del design ottimale ai professionisti in un modo facilmente comprensibile.
· L'invenzione e lo sviluppo di Definitive Screening Designs (completa divulgazione: con me). I DSD sono stati adottati in tutto il mondo con entusiasmo dai professionisti e stanno rapidamente soppiantando i disegni fattoriali frazionari e lo strumento principale per l'esplorazione
esperimenti.
· L'invenzione di progetti di riempimento rapidi e flessibili per esperimenti informatici e la loro diffusa adozione da parte della comunità della scienza dei dati.
· I suoi libri innovativi sui casi di studio nel design ottimale con Peter Goos e sul design sperimentale moderno con Doug Montgomery.
In sintesi, vorrei citare la difesa evangelica di Brad per l'implementazione del metodo scientifico attraverso la progettazione di esperimenti.
Yeng Saanchi ( @mysaan ) : Bradley Jones è un mentore e un amico. Sotto l'esterno distaccato c'è una gentilezza e premura che ho avuto il piacere di sperimentare in prima persona. La sua vasta conoscenza del DOE, così come l'impatto che ha avuto e continua ad avere sul campo, sono di grande ispirazione.Brad, vorrei ringraziarti sinceramente per tutto il tuo aiuto, soprattutto per aver dedicato del tempo a rispondere alle mie domande durante il mio periodo da studente. Il tuo supporto e le tue intuizioni sono state davvero inestimabili.Difficile credere che non potrò più correre nel tuo ufficio per fare una domanda o semplicemente salutarti, né sentirò il tuo inconfondibile bussare alla mia porta per chiamarmi a pranzo. Per quanto sia difficile per me, deve essere ancora più difficile per te lasciare il luogo in cui hai sperimentato così tanta crescita, sia personale che professionale, per più di due decenni. Per prendere in prestito le parole di JRR Tolkien, “Non dirò: non piangere; perché non tutte le lacrime sono un male”.Ti saluto molto affettuosamente.
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Tributo al pensionamento di Bradley Jones
di John Sall
Bradley Jones, ora in pensione dopo 25 anni con JMP, ha avuto una carriera fenomenale. L'esperienza di Brad è stata nella progettazione di esperimenti (DOE) e lui e il suo team hanno reso JMP il miglior software al mondo per DOE. Nessun altro prodotto software al mondo si avvicina.
Illustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan 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DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan 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DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustration by Ryan DeWittIllustrazione di Ryan DeWitt La progettazione sperimentale è l'arte di organizzare le impostazioni dei fattori tra le esecuzioni di un esperimento per ottenere il massimo da un determinato numero di esecuzioni. È diventato uno strumento vitale nella ricerca sui prodotti, fungendo da chiave per modernizzare il processo di tentativi ed errori per realizzare prodotti migliori, tecniche di produzione migliori e processi migliori.
Carriera di ricerca
Negli anni '80, il DOE era considerato una disciplina assonnata, in cui erano già avvenute tutte le scoperte più preziose, con l'aspettativa che eventuali miglioramenti aggiuntivi sarebbero stati incrementali. Quell'atteggiamento è stato presto smentito, con molti enormi progressi che si sono verificati nei successivi 30 anni. Lo statistico che ha guidato la ricerca più preziosa nel DOE in quel periodo è stato il nostro Bradley Jones, con il contributo dei suoi numerosi collaboratori.
Brad ha lavorato nella progettazione sperimentale per molti anni, iniziando con il software BBN, il principale fornitore di software di statistica industriale negli anni '80. Quindi ha co-fondato una nuova società, Catalyst, che ha creato un innovativo software di progettazione sperimentale, incluso il profiler. Successivamente è passato a MathWorks, uno dei principali prodotti software di ingegneria matematica, dove è stato autore di Statistics Toolbox.
Nel 1997 è entrato in JMP, dove ne ha visto il potenziale per diventare il leader nel software statistico industriale. JMP aveva appena iniziato a migliorare la propria offerta per gli ingegneri e DOE era una delle tre specialità chiave per sbloccare quel mercato, insieme a qualità e affidabilità.
Il contributo iniziale di Brad è stata la piattaforma Design personalizzato . I computer sono potenti, quindi perché non sfruttare quel potere per produrre progetti sperimentali ottimizzati su misura per una data situazione: il campo di progettazione ottimale ? In precedenza, la progettazione ottimale era riservata a problemi specialistici gestiti da specialisti, non per le sfide tradizionali, ma Brad ha capito che ogni ingegnere poteva trarre vantaggio da una progettazione ottimale. Una progettazione ottimale potrebbe anche rendere il processo più semplice e diretto. Prima Design personalizzato , gli ingegneri esaminerebbero i generatori di progettazione dei libri di testo in cui è necessario comprendere concetti come il numero di risoluzione e i modelli di confusione e saresti limitato ai progetti dimensionati a una potenza di due o selezionati da un catalogo. Dopo la progettazione personalizzata, tutto ciò che dovevi fare sarebbe stato descrivere i fattori, quali effetti volevi essere in grado di stimare e quante tirature potevi permetterti.
Per rendere pratici i progetti ottimali, era necessario un algoritmo di ottimizzazione. Il software di progettazione più ottimale dell'epoca, come PROC OPTEX di SAS, richiedeva all'utente di generare un gran numero di esecuzioni candidate, dalle quali l'algoritmo determinava il miglior sottoinsieme di esecuzioni per ottimizzare il criterio. Ma ciò ha reso la costruzione gravosa. La svolta, di Chris Nachtsheim e Ruth Meyer nel 1995, è stata l'algoritmo di scambio di coordinate, che non richiedeva insiemi di candidati ed era, quindi, più diretto, semplice ed efficiente. Brad lo ha sfruttato per produrre la piattaforma Custom Design, prima in JMP 4.
Fu la prima di una lunga serie di innovazioni.
Una delle prime innovazioni è stata il concetto di etichettatura degli effetti nel modello con un attributo "Stimabilità" di "Necessario" o "Se possibile". Con un numero limitato di esecuzioni, raramente è possibile stimare tutti gli effetti desiderati, in particolare le interazioni di ordine superiore. Con l'impostazione “If Possible”, l'algoritmo prima rende stimabili gli effetti “Necessari”, quindi cerca di rendere stimabili il maggior numero possibile di effetti “If Possible”. Questa opzione era un'implementazione del Bayesian Optimal Design, che Brad ha inventato con il collaboratore della BBN Bill DuMouchel e pubblicato su Technometrics nel 1994, il primo di molti articoli DOE di cui Brad è coautore in riviste con referee.
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Un'altra sfida iniziale è stata la gestione dei progetti a trama divisa. Molti esperimenti hanno una sorta di restrizione in cui i gruppi di corse devono essere allo stesso livello di qualche fattore. Un esempio classico è il riscaldamento delle piste in un forno, dove tutte le piste devono essere trattate alla stessa temperatura. La caratteristica caratteristica qui è che alcuni fattori lo sono difficile da cambiare , mentre altri lo sono facile da cambiare . L'obiettivo è quello di creare un design sperimentale in cui il difficile da cambiare i fattori sono costanti all'interno di un gruppo di blocco. Peter Goos, uno statistico dell'Università di Anversa, ha fatto alcune scoperte sulla progettazione ottimale per i grafici divisi e ha pubblicato le sue scoperte. Brad ha messo in pratica queste idee con lo scambio di coordinate per ottenere un'implementazione pratica nel design personalizzato. Quando Peter e Brad si sono incontrati a una conferenza tecnica autunnale, Brad gli ha mostrato come lo scambio di coordinate potrebbe rendere pratici i progetti a trama divisa, iniziando così una lunga collaborazione tra i due.
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Per la sua tesi, Brad ha messo insieme quattro grandi idee, che tutte tranne una sono state accettate per la pubblicazione su riviste con referee prima dell'esame orale finale di Brad. L'ultimo è stato successivamente accettato da Biometrika, un importante giornale. Peter ha organizzato una conferenza DOE ad Anversa e ha invitato molti esperti DOE dall'Europa e dagli Stati Uniti La conferenza è stata molto simile a una serie di sessioni di tributo per i contributi di Brad e dei suoi collaboratori. Il momento clou della conferenza è stato l'esame orale di Brad sotto il controllo del suo dottorato di ricerca. membri del comitato, concludendo con un verdetto di successo e un discorso di tributo di Peter.
Poi Brad è diventato ancora più impegnato con la ricerca.
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and Brad.Chris Nachtsheim and Brad.Chris Nachtsheim and Brad.Chris Nachtsheim and Brad.Chris Nachtsheim e Brad. Uno dei problemi con gli adattamenti del modello è l'"aliasing" degli effetti con altri effetti non presenti nel modello. Ad esempio, cosa succede se un progetto va bene per stimare gli effetti principali in un modello, ma c'è una forte interazione di secondo ordine che non è nel modello? In tal caso, potrebbe essere che l'interazione stia influenzando le stime degli effetti principali. Ma è spesso possibile costruire il progetto in modo tale che gli effetti principali siano ortogonali alle interazioni di secondo ordine, e di conseguenza non c'è modo per una forte interazione di secondo ordine di influenzare le stime dell'effetto principale. Quella situazione ha avviato una linea di ricerca sui progetti di "aliasing minimo" che hanno modificato l'algoritmo di ottimizzazione per rendere gli effetti principali il più possibile non correlati dalle interazioni, pur mantenendo la loro stimabilità e potenza. Brad ha collaborato a questo lavoro con Chris Nachtsheim dell'Università del Minnesota.
Mentre giocava con progetti di aliasing minimo che coinvolgono fattori a tre livelli, Brad ha notato che alcuni dei progetti risultanti avevano una curiosa struttura pieghevole. Le esecuzioni fold-over sono invertite rispetto alle altre esecuzioni. La scoperta ha portato Brad e Chris a svilupparsi disegni di vagliatura definitivi (DSD). La scoperta dei DSD è stata molto importante per una serie di motivi:
- Erano progetti a tre livelli, che consentivano di modellare qualsiasi curvatura negli effetti.
- Gli effetti principali erano ortogonali alle interazioni, il che significa che qualsiasi interazione non modellata non avrebbe distorto le stime dell'effetto principale.
- Erano facili da costruire senza passare attraverso un'ottimizzazione.
- Avevano ottime proprietà di proiezione in modo che se alcuni fattori erano inattivi, erano stimabili molte interazioni con gli effetti attivi.
- Hanno permesso di trovare forti interazioni che non sarebbero state rilevabili con altri progetti.
- Ed erano piccoli, richiedendo un budget di esecuzione non superiore ai tradizionali disegni fattoriali frazionari che non avevano nessuno di questi attributi desiderabili.
Dennis Lin in seguito li caratterizzò in termini di ripiegamenti di a conferenza matrice. I DSD sono diventati molto popolari in un breve lasso di tempo.
Il capitolo successivo della carriera di Brad lo ha riportato ai progetti sovrasaturati, dove il numero di fattori è maggiore del numero di esecuzioni e speri che la scarsità di effetti ti permetta di trovare i grandi effetti. Brad ha notato che se si crea un prodotto della matrice di Kronecker della matrice di Hadamard con un sottoinsieme di righe di un'altra matrice di Hadamard, si ottiene un disegno sovrasaturato con proprietà desiderabili. Questi sono i progetti sovrasaturati ortogonali di gruppo (GO-SSD). I fattori sono assegnati ai gruppi e i gruppi di effetti non sono correlati, ma esistono dipendenze all'interno di ciascun gruppo. Puoi rilevare quando i gruppi sono attivi e avere buone possibilità di rilevare quale fattore all'interno di un gruppo è significativo. Ma la cosa sorprendente dei GO-SSD è che puoi ottenere una stima indipendente dell'errore dedicando alcuni fattori non assegnati (fattori falsi) concentrati in un gruppo e l'errore per questo gruppo stima la varianza dell'errore. Questo lavoro è stato svolto in collaborazione con Ryan Lekivetz, responsabile R&S di JMP Advanced Analytics, Chris Nachtsheim e altri due.
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Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad con Doug Montgomery. Oltre a queste importanti innovazioni nella sua carriera, Brad continua a lavorare su molti altri progetti. Attualmente, sta collaborando con altri su progetti di livello misto, utilizzando alcune delle esperienze dei prodotti Kronecker dei lavori precedenti. Nell'ambito della progettazione ottimale, Brad ha perseguito diversi criteri di ottimalità: progettazione I-ottimale per una migliore previsione con superfici di risposta continua e progettazione A-ottimale che consente la ponderazione e ha altre proprietà desiderabili. Brad ha lavorato con Peter come coautore di un libro, "Optional Design of Experiments: A Case Study Approach". Brad è stato coautore di diversi articoli con il famoso autore di libri di statistica Doug Montgomery su vari argomenti, oltre a essere coautore di "Metodi di progettazione sperimentale moderna e come usarli". Ha lavorato con Chris Gotwalt, direttore senior della ricerca e sviluppo di Advanced Analytics, su progetti sferici ottimali e progetti non lineari ottimali, e con Ryan su progetti ottimali per il riempimento dello spazio.
Un tema comune della ricerca di Brad è che è stato tutto in collaborazione con altri ricercatori, condividendo ed espandendo la portata delle idee. Avere dei collaboratori ha anche aiutato molto la completezza della visione e la rifinitura degli articoli della rivista, che hanno vinto molti premi.
Brad era estremamente apprezzato dai ricercatori veterani del DOE. Brad ha avuto uno stretto rapporto di lavoro con Stu Hunter ed è stato coautore di un articolo con lui quando Stu aveva 90 anni. Brad ha organizzato una celebrazione in onore dei 100 anni di Stu Hunter th compleanno alla conferenza USCOTS. George Box ha anche molto apprezzato Brad, onorandolo dandogli un cubo DOE che George aveva usato molte volte nel suo insegnamento. Brad ha scritto un articolo tributo a George Box , che è diventato il blog più letto che abbiamo mai ospitato.
Carriera software
La parte importante per Brad non era solo fare ricerca, ma mettere la migliore tecnologia del DOE nelle mani dei professionisti: gli scienziati e gli ingegneri che avrebbero usato il nostro software per progettare i loro esperimenti. Svelato per la prima volta in JMP 4 intorno al 2000, ogni versione di JMP avrebbe implementato ulteriori funzionalità e altri miglioramenti in DOE. Successivamente, Brad ha iniziato a riunire una squadra per far progredire ulteriormente il nostro software. Ryan Lekivetz è stato assunto dalla University of British Columbia. Lo sviluppatore principale della ricerca statistica Joseph Morgan è stato assunto da SAS per lavorare sulla copertura degli array. Caleb King, sviluppatore senior di statistiche di ricerca, è stato assunto dai Sandia National Labs per lavorare sull'affidabilità e altri aspetti del DOE. Insieme, questo team ha accumulato più brevetti in breve tempo di qualsiasi altro team di SAS. La versione più recente ha lanciato Easy DOE, racchiudendo l'intero processo sperimentale in un pacchetto facile da usare.
Le nostre strutture DOE sono ricche di dispositivi diagnostici, come Fraction of the Design Space Plot, mappe dei colori sulle correlazioni, profiler della varianza delle previsioni, analisi della potenza e varie misure di efficienza.
Brad è stato anche determinante nell'aiutare a reclutare altri leader in JMP, tra cui l'ex capo delle vendite e del marketing di JMP John Leary e il vicepresidente delle vendite Dave Richardson.
Con il team che Brad ha costruito, continueremo la nostra leadership nel campo del DOE.
Lavoro di organizzazione professionale
Brad si è spesso offerto volontario per svolgere lavori di revisione tra pari per riviste statistiche. Ha lavorato come redattore capo per il Journal of Quality Technology (JQT) e come redattore associato per Technometrics, JQT e Quality Engineering.
Brad è stato invitato a parlare a riunioni professionali, come i Joint Statistical Meetings e la Fall Technical Conference, nonché a molte conferenze JMP. Ha parlato in molti campus universitari e aziendali.
Onori
Brad ha acquisito molte onorificenze, come si può vedere dalle targhe sul muro del suo ufficio:
Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments 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wall of his office at SAS world headquarters.Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad condivide molti dei suoi successi e onorificenze sul muro del suo ufficio presso la sede mondiale SAS. Fellow dell'American Statistical Association (ASA)- Medaglia Shewhart (ASQ)
- Premio Willian G Hunter (ASQ)
- Indirizzo commemorativo di WJ Youden (ASQ, ASA)
- Senior Member dell'American Society for Quality (ASQ)
- Premio Ziegel per il libro meglio recensito in Technometrics dell'anno precedente
- Premio Youden per il miglior documento espositivo in Technometrics
- Premio ASQ Lloyd S. Nelson per l'articolo con l'applicazione pratica più immediata (due volte)
- American Statistical Association Statistics in Chemistry Award
- ASQ Brumbaugh Award per la carta che ha dato il maggior contributo all'applicazione industriale del controllo di qualità (tre volte)
Nel suo tempo libero
- La laurea di Brad non era in statistica, era in musica, all'Università di Cincinnati. Si è laureato in violino e ha fatto alcuni concerti professionali come violinista, insieme a concerti di volontariato e alcuni eventi JMP, e si esercita ancora regolarmente.
- Brad è un giocatore di Go da molto tempo e ha una valutazione amatoriale piuttosto alta.
- Per molti anni Brad è stato un allevatore di cani professionista, specializzato in Rhodesian Ridgeback, molto apprezzati. Brad ha spesso gareggiato in mostre canine.
- Brad ha anche partecipato a diverse maratone.
Brad ha in programma di continuare la sua ricerca mentre è in pensione e prevediamo che visiterà spesso JMP e continuerà a collaborare con noi. Lascia Ryan Lekivetz per continuare nel suo ruolo di manager del gruppo DOE and Reliability.
Brad ha apportato un enorme valore ai nostri utenti e all'intera professione del design sperimentale. DOE è una tecnologia chiave per l'industria e Brad, con i suoi collaboratori, ha guidato i progressi dello stato dell'arte per una generazione. Grazie, Brad, per tutto quello che hai fatto e per essere stato un grande amico per noi.
