저명한 연구원인 Bradley Jones는 JMP에서 25년간의 놀라운 경력을 쌓은 후 7월 31일에 은퇴합니다. 그 당시 Brad는 강력한 DOE 개발 그룹을 구축했으며 아마도 SAS에서 가장 많은 특허를 받은 그룹일 것입니다. 아래에서 John Sall이 Brad의 작업, 공동 작업 및 실험 계획(DOE) 및 통계 분야에 대한 기여에 대한 역사적인 찬사를 읽을 수 있습니다.
그러나 먼저 Brad의 특별한 JMP 동료와 통계에 관심이 많은 친구의 몇 마디:
마크 베일리( @Mark_Bailey ) : "Brad가 JMP Development에 입사한 지 불과 몇 달 만에 SAS Education에서 일하기 시작했습니다. 맞춤형 디자인은 JMP 4 출시와 함께 아직 몇 년이 지나지 않았습니다. 우리는 빠르게 과학자와 엔지니어가 설계된 실험을 사용하여 문제에 맞게 설계를 변경하여 학습할 수 있도록 지원하는 동맹이 되었습니다. 우리는 자주 만나 경험과 아이디어를 교환했습니다. 특히 선도적인 DOE 사상가들 사이에서 알고리즘 또는 최적 설계 접근 방식에 반대하는 의견이 얼마나 강력한지 상상하기 어렵습니다. 가을 기술 회의에서 Doug Montgomery가 가르치는 단기 과정에 참석했습니다. Doug는 일반적으로 이러한 설계, 특히 JMP를 폄하했습니다. 나는 코스에서 돌아온 후 Brad와 Doug의 의견을 공유했고 그는 Doug를 만나기로 결정했습니다. 나머지는 DOE 역사입니다. 이 예는 Brad의 전형입니다. 가능한 한 많은 사람에게 혜택을 주는 실용적인 솔루션을 발전시키면서 반대자를 동료 및 지지자로 바꾸는 항상 원칙에 입각한 접근 방식입니다."
피터 구스: "Bradley Jones는 많은 학자보다 높은 평가를 받는 학술 저널에 더 많은 출판물을 게재하여 실험 설계의 첨단 및 실무에 큰 영향을 미친 매우 영향력 있는 연구원이었습니다. 가장 큰 영향을 미친 두 개의 논문은 Bayesian D-optimal 디자인에 대한 논문과 최종 스크리닝 디자인에 대한 논문이었습니다. 또 다른 영향력 있는 간행물은 물론 Goos-Jones의 저서 "Optimal Design of Experiments: A Case Study Approach"입니다. 제가 또한 여러 차례 관찰한 것은 Brad가 JMP 고객 중 DOE 사용자에게 사랑받았다는 것입니다. 다른 말로, 시애틀에서 합동 통계 회의(Joint Statistical Meetings)를 맞아 공동 달리기를 하는 동안 Brad는 내가 더 자주 달리기 시작하도록 영감을 주었습니다. 그러므로 그는 내가 마라토너가 된 데에도 책임이 있습니다."
크리스 갓월트( @chris_gotwalt1 ) : 실험의 설계와 분석에 대한 브래드 존스의 공헌은 엄청납니다. 그가 발명한 프로파일러는 그 용어보다 30년 앞선 '해석 가능한 AI'입니다. 그의 또 다른 큰 공헌은 그것이 널리 보급되고 주류가 될 때까지 최적의 실험 설계를 지지한 것입니다. 이것은 설계와 실험이 실험의 목표를 모두 반영해야 할 뿐만 아니라 샘플 크기, 무작위화 제한, 물리적으로 가능한 요인 설정의 조합과 같은 다양한 리소스 제약을 직접 통합해야 한다는 생각입니다. 지금은 이것이 매우 자연스럽고 명백한 생각처럼 보일 수 있지만, 이 개념이 시들고 실제로 위험하고 나쁜 생각으로 여겨졌던 오랜 시간이 있었습니다. 따라서 다양한 컴퓨팅 및 UI 문제를 극복하는 것 외에도 Brad는 업계의 실무자와 다른 사고 리더 모두를 설득하여 최적의 설계에 접근할 수 있고 업계에서 수용 가능한 문제 해결 접근 방식을 만들기 위해 전략적으로 노력했습니다. 매일 우리 모두는 Bradley Jones가 개발하고 옹호한 이러한 도구로 개선된 많은 제품을 사용합니다.
케일럽 킹( @칼킹 ) : "JMP에 오기 전에 저는 Brad에 대해 들었고 회의에서 그를 몇 번 만났습니다. 하지만 JMP를 시작하고 나서야 그가 얼마나 대단한 사람인지 깨달았습니다! 그리고 나는 그의 업적에 대해서만 말하는 것이 아닙니다. 브래드는 사람이 요청할 수 있는 최고의 멘토였습니다. 그는 항상 저를 옹호해 주셨고 제 경력에 대한 소중한 조언과 지침을 주셨습니다. 그가 떠나는 것을 보면 슬플 것 같지만 그의 은퇴가 충분히 벌어졌다는 것을 압니다. 비록 그가 직장에서와 마찬가지로 은퇴 후에도 생산적이었다면 놀라지 않았을 것입니다."
라이언 레키베츠( @라이언_레키베츠 ) : "JMP에 입사하기 전에도 학계와 실무자 사이에서 Brad의 명성에 깊은 인상을 받았습니다. 이러한 탁월함은 제가 JMP에 지원한 주된 이유 중 하나입니다. 그러나 나는 그의 팀에 합류하고 나서야 그의 메시지가 실험 수행 방식에 지대한 영향을 미쳤다는 것을 깨달았습니다. 기존 설계에 실험을 강요하기보다 각 실험의 특정 요구 사항에 부합하는 실험 설계를 생성하는 데 중점을 둔 그의 강조는 혁신적이었습니다. 저는 그가 구성한 팀의 일원이라는 것에 큰 자부심을 갖고 있으며, 그가 주입한 혁신과 호기심의 정신을 이어가겠다고 결심했습니다. 브래드의 다음 벤처 소식을 간절히 기다리고 있으며, 향후 프로젝트에서 그와 협력할 수 있는 기회를 진심으로 바랍니다."
더글러스 몽고메리: "나는 1980년대 후반부터 브래드 존스의 친구이자 동료였습니다. 실험 설계 커뮤니티의 모든 사람은 우리 분야에 대한 그의 막대한 공헌을 인정해야 합니다. 여기에는 반응 최적화(JMP의 예측 프로파일러), 비정규 부분 요인 설계를 위한 구성 및 분석 방법, 최적 설계, 분할구 설계, 다중 반응 실험을 위한 최적 설계, 최종 선별 설계가 포함됩니다.최적의 디자인 접근 방식을 중심으로 구성된 실험 디자인 교육에 대한 현대적인 접근 방식에 관한 교과서를 공동 집필하는 것을 포함하여 이러한 분야 중 일부에서 그와 함께 일할 수 있었던 것은 저의 특권이었습니다. 그는 또한 내 박사 학위 중 몇 명과 함께 일하는 데 시간을 아끼지 않았습니다. 연구 중인 학생들.우리 모두는 현장에서 그의 지식과 경험으로부터 혜택을 받았습니다."
조셉 모건( @Joseph_morgan2 ) : JMP 팀에 합류한 지 1년 후인 2006년에 우리 중 몇 명이 점심 식사 후 건물 T 식당에서 건물 S에 있는 사무실로 돌아가고 있었습니다. Brad와 나는 함께 걷고 있었고 통계학자인 Colin Mallows가 Technometrics 논문에서 배열을 다루기 위해 제안한 이름인 요인 포함 설계라는 주제를 꺼냈습니다. Brad는 이러한 디자인을 알지 못했지만 흥미를 느꼈고 놀랍게도 좌표 교환 알고리즘이 그러한 디자인을 구성하는 합리적인 범용 알고리즘인지 여부를 조사하는 데 며칠을 보냈습니다. 우리는 결국 좌표 교환이 유망한 접근 방식이 아니라는 결론을 내렸습니다. 몇 년 후 JMP에서 SAS R&D로 옮긴 후 Brad로부터 JMP Pro DOE 플랫폼을 구현하여 커버링 어레이를 구성하는 데 관심이 있는지 묻는 이메일을 받았습니다. 나는 주저 없이 받아들였다. 나에게 이 사건의 원호는 브래드가 누구인지를 포착합니다. DOE의 모든 것에 지적으로 호기심이 많고, DOE와 관련된 근본적으로 다른 구조와 아이디어를 조사할 의향이 있으며, JMP DOE를 동급 최고로 만드는 데 전적으로 집중합니다. 이것이 바로 이 단일한 비전을 공유하는 동료 Caleb, Ryan 및 Peng과 함께 지금 일하고 있는 환경입니다. 고마워, 브래드.
크리스 나흐츠하임 : Brad Jones와 나는 40년 전 New Mexico(Rancho de Chimayo)에서 Los Alamos의 Statistical Sciences 그룹이 그를 고용하려고 시도했을 때 마음의 만남을 가졌고 그 이후로 우리는 긴밀하게 협력해 왔습니다.DOE 및 데이터 과학의 세계에 대한 Brad의 영향은 타의 추종을 불허하지는 않지만 엄청났습니다! 몇 가지 하이라이트:
· 반응 표면과 상호 작용의 특성을 연구하기 위한 놀라운 대화형 도구인 예측 프로파일러의 발명.
· 베이지안 D-최적 설계. Brad와 Bill DuMouchel이 널리 인용한 논문은 Bayesian D-최적성을 실용적으로 사용하고 실험자들이 접근할 수 있도록 하는 동시에 모델 오사양에 강건한 최적의 설계를 만드는 쉬운 방법을 제공합니다. 무엇보다도 이 논문은 나중에 Brad가 Bayesian 과포화 설계를 개발하도록 이끌었습니다.
· JMP의 맞춤형 설계 기능 발명. 이를 통해 실무자들이 가장 쉽게 이해할 수 있는 최적의 디자인의 세계를 처음으로 접하게 되었습니다.
· Definitive Screening Designs의 발명 및 개발(전체 공개: 나와 함께). DSD는 실무자들의 열정으로 전 세계적으로 채택되었으며 부분적 요인 설계와 탐색을 위한 기본 도구를 빠르게 대체하고 있습니다.
실험.
· 컴퓨터 실험을 위한 빠르고 유연한 충전 디자인의 발명과 데이터 과학 커뮤니티의 광범위한 채택.
· Peter Goos의 최적 설계 사례 연구와 Doug Montgomery의 현대 실험 설계에 관한 혁신적인 저서.
요컨대 나는 실험 설계를 통한 과학적 방법의 구현에 대한 브래드의 복음주의 옹호를 인용하고 싶습니다.
옙 산치( @mysaan ) : 브래들리 존스는 멘토이자 친구입니다. 냉담한 외관 아래에는 직접 경험한 기쁨과 친절함이 있습니다. DOE에 대한 그의 폭넓은 지식과 그가 현장에서 만들어왔고 계속해서 만들고 있는 영향력은 크게 고무적입니다.Brad, 모든 도움, 특히 학생 시절에 제 질문에 답변해 주신 데 대해 진심으로 감사드립니다. 귀하의 지원과 통찰력은 정말 귀중했습니다.내가 더 이상 당신의 사무실로 달려가 질문을 하거나 단순히 인사를 할 수 없고, 당신이 틀림없이 제 방문을 두드려 점심 먹으러 전화하는 소리도 듣지 못할 것이라는 사실을 믿기 어렵습니다. 20년 이상 동안 개인적으로나 직업적으로나 많은 성장을 경험한 곳을 떠나는 것이 저에게도 힘든 일이지만, 여러분도 그 자리를 떠나는 것이 훨씬 더 어려울 것입니다. JRR의 말을 빌리자면 Tolkien, “나는 말하지 않겠습니다. 울지 마십시오. 모든 눈물이 악한 것은 아닙니다.”아주 좋은 작별을 고합니다.
-------------------------------------------------- -----------------------------------------
브래들리 존스 은퇴 공물
존 살
현재 JMP에서 25년을 보낸 후 은퇴한 Bradley Jones는 경이로운 경력을 쌓았습니다. Brad의 전문 지식은 DOE(실험 계획법)에 있으며 그와 그의 팀은 JMP를 DOE를 위한 세계 최고의 소프트웨어로 만들었습니다. 세계의 다른 어떤 소프트웨어 제품도 가까이 오지 않습니다.
Illustration by Ryan DeWitt삽화: Ryan DeWitt 실험 설계는 주어진 수의 런에서 가장 많은 것을 배우기 위해 실험에서 여러 런에 걸쳐 요인 설정을 배열하는 기술입니다. 더 나은 제품, 더 나은 제조 기술 및 더 나은 프로세스를 만들기 위해 시행 착오 프로세스를 현대화하는 열쇠 역할을 하는 제품 연구의 필수 도구가 되었습니다.
연구 경력
1980년대에 DOE는 졸린 분야로 간주되었으며, 추가 개선이 점진적으로 이루어질 것이라는 기대와 함께 모든 가장 가치 있는 돌파구가 이미 발생했습니다. 그 태도는 곧 잘못된 것으로 판명되었고, 향후 30년 동안 많은 획기적인 발전이 일어났습니다. 그 기간 동안 DOE에서 가장 가치 있는 연구를 주도한 통계학자는 많은 공동 작업자의 의견을 바탕으로 우리 자신의 Bradley Jones였습니다.
Brad는 1980년대 최고의 산업 통계 소프트웨어 공급업체인 BBN 소프트웨어를 시작으로 수년 동안 실험 설계 분야에서 일해 왔습니다. 그런 다음 프로파일러를 포함한 혁신적인 실험 설계 소프트웨어를 만든 새로운 회사인 Catalyst를 공동 설립했습니다. 그런 다음 선도적인 엔지니어링 수학 소프트웨어 제품인 MathWorks로 옮겨 Statistics Toolbox를 작성했습니다.
1997년에 JMP에 입사하여 산업 통계 소프트웨어의 리더가 될 수 있는 잠재력을 확인했습니다. JMP는 엔지니어를 위한 제품을 개선하기 시작했으며 DOE는 품질 및 신뢰성과 함께 해당 시장을 여는 세 가지 핵심 전문 분야 중 하나였습니다.
Brad의 초기 기여는 플랫폼이었습니다. 주문 설계 . 컴퓨터는 강력하므로 주어진 상황, 최적의 디자인 ? 이전에는 최적의 설계가 주류 문제가 아닌 전문가가 처리하는 특수 문제에 사용되었지만 Brad는 모든 엔지니어가 최적 설계의 이점을 누릴 수 있음을 확인했습니다. 최적의 설계는 또한 프로세스를 보다 쉽고 직접적으로 만들 수 있습니다. 전에 주문 설계 , 엔지니어는 해상도 번호 및 교란 패턴과 같은 개념을 이해해야 하는 교과서 설계 생성기를 살펴보고 크기가 2의 거듭제곱이거나 카탈로그에서 선택한 설계로 제한됩니다. 맞춤 설계 후에는 요인, 추정할 수 있는 효과, 감당할 수 있는 실행 횟수를 설명하기만 하면 됩니다.
최적의 설계를 실용적으로 만들기 위해서는 최적화 알고리즘이 필요했습니다. 당시 SAS의 PROC OPTEX와 같은 대부분의 최적 설계 소프트웨어는 사용자가 많은 수의 후보 실행을 생성해야 했으며, 여기서 알고리즘은 기준을 최적화하기 위해 실행의 최상의 하위 집합을 결정했습니다. 하지만 그만큼 공사가 부담스러웠다. 1995년 Chris Nachtsheim과 Ruth Meyer의 돌파구는 좌표 교환 알고리즘으로, 후보 집합이 필요하지 않아 보다 직접적이고 간단하며 효율적이었습니다. Brad는 이를 활용하여 JMP 4에서 처음으로 맞춤 설계 플랫폼을 제작했습니다.
그것은 오랜 혁신 시리즈의 첫 번째였습니다.
초기 혁신은 "필요" 또는 "가능한 경우"의 "추정 가능성" 속성이 있는 모델의 태깅 효과 개념이었습니다. 제한된 수의 실행으로 원하는 모든 효과, 특히 고차 상호 작용을 추정할 수 있는 경우는 거의 없습니다. "가능한 경우" 설정을 사용하면 알고리즘은 먼저 "필요한" 효과를 추정할 수 있게 만든 다음 가능한 한 많은 "가능한 경우" 효과를 추정할 수 있도록 시도합니다. 이 옵션은 Brad가 BBN 협력자 Bill DuMouchel과 함께 발명하고 1994년에 Technometrics에 발표한 Bayesian Optimal Design의 구현으로, Brad가 참조 저널에 공동 집필한 많은 DOE 기사 중 첫 번째 기사입니다.
Dennis Lin and Brad데니스 린과 브래드 Bayesian D-Optimal을 구현한 직후 Brad는 "과포화"라고 하는 극단적인 종류의 설계를 수정하기 시작했습니다. 여기서는 일반적으로 적합할 수 없는 요소 수가 실행 수보다 많습니다. 그러나 주어진 실험에서 일반적으로 일부 요소가 다른 요소보다 훨씬 더 강력하며 스크리닝 실험의 목표는 어떤 요소가 중요한지 찾는 것입니다. 그렇다면 과포화 설계를 사용한 다음 단계적 회귀와 같은 특수 방법을 사용하여 중요한 요인을 찾는 것은 어떻습니까? 과포화 설계를 만들기 위해 Brad는 Bayesian D-Optimal 방법을 사용하고 모든 요인을 "가능한 경우"로 선언하는 것이 좋은 방법임을 깨달았습니다. 이것은 과포화 디자인의 선구자이기도 한 Dennis Lin과 함께 다른 논문으로 이어졌습니다. 단 몇 번의 실행으로 많은 요인을 스크리닝할 수 있다는 것은 강력한 발전입니다.
또 다른 초기 과제는 분할 플롯 설계를 처리하는 것이었습니다. 많은 실험에는 실행 그룹이 일부 요인의 동일한 수준에 있어야 하는 일종의 제한이 있습니다. 고전적인 예는 모든 런이 동일한 온도에서 처리되어야 하는 오븐에서 런닝을 가열하는 것입니다. 여기서 특징적인 특징은 몇 가지 요인이 변경하기 어려운 , 다른 사람들은 변경하기 쉬운 . 목표는 실험적인 디자인을 만드는 것입니다. 변경하기 어려운 요인은 차단 그룹 내에서 일정합니다. 앤트워프 대학교(University of Antwerp)의 통계학자인 Peter Goos는 분할 플롯을 위한 최적의 설계에 대한 획기적인 발전을 이뤘고 그의 연구 결과를 발표했습니다. Brad는 맞춤형 디자인에서 실용적인 구현을 얻기 위해 이러한 아이디어를 좌표 교환과 함께 사용했습니다. Peter와 Brad가 Fall Technical Conference에서 만났을 때 Brad는 좌표 교환이 분할구 설계를 실용적으로 만드는 방법을 그에게 보여주어 둘 사이의 오랜 협력을 시작했습니다.
Brad Jones' doctoral oral examination브래드 존스의 박사 구술 시험 브래드는 박사 학위가 없었기 때문에. 당시 Peter는 브래드가 앤트워프 대학에서 그 밑에서 돈을 벌 수 있다고 제안했고, DOE에 대한 그의 아이디어를 더욱 발전시키기 위해 수개월 동안 앤트워프를 간헐적으로 여행해야 했습니다. 그의 논문을 위해 Brad는 네 가지 큰 아이디어를 모았는데, 하나를 제외하고 모두 Brad의 기말 구술 시험 전에 참조 저널에 게재되도록 승인되었습니다. 마지막은 나중에 최고의 저널인 Biometrika에 의해 승인되었습니다. Peter는 앤트워프에서 DOE 회의를 조직하고 유럽과 미국의 많은 DOE 전문가를 초청했습니다. 회의는 Brad와 그의 공동 작업자의 기여에 대한 일련의 찬사 세션과 매우 흡사했습니다. 회의의 하이라이트는 가운을 입은 Ph.D. 성공적인 평결과 Peter의 찬사 연설로 결론을 내립니다.
그런 다음 Brad는 연구로 더욱 바빴습니다.
Chris Nachtsheim and Brad.Chris Nachtsheim과 브래드. 모델 적합의 문제 중 하나는 모델에 없는 다른 효과와 효과의 "앨리어싱"입니다. 예를 들어 디자인이 모델의 주효과를 추정하는 데 적합하지만 모델에 없는 강력한 2차 상호 작용이 있는 경우 어떻게 됩니까? 이 경우 교호작용이 주효과의 추정치를 편향시킬 수 있습니다. 그러나 주효과가 2차 상호작용에 직교하는 방식으로 설계를 구성하는 것이 종종 가능하며 결과적으로 강력한 2차 상호작용이 주효과 추정치를 편향시킬 방법이 없습니다. 그 상황은 최적화 알고리즘을 수정하여 상호 작용에서 가능한 한 상관 관계가 없는 주요 효과를 만드는 동시에 추정 가능성과 힘을 유지하는 "최소 앨리어싱" 설계에 대한 일련의 연구를 시작했습니다. Brad는 미네소타 대학교의 Chris Nachtsheim과 함께 이 작업을 공동으로 수행했습니다.
세 가지 수준 요소가 포함된 최소 앨리어싱 디자인을 가지고 노는 동안 Brad는 결과 디자인 중 일부가 기묘한 접기 구조를 가지고 있음을 발견했습니다. 폴드 오버 실행은 다른 실행에서 부호가 반전됩니다. 이 발견으로 인해 Brad와 Chris는 최종 스크리닝 디자인 (DSD). DSD의 발견은 여러 가지 이유로 매우 중요했습니다.
- 효과의 모든 곡률을 모델링할 수 있는 3단계 디자인이었습니다.
- 주효과는 상호작용과 직교하며, 이는 모델링되지 않은 상호작용이 주효과 추정치를 편향시키지 않음을 의미합니다.
- 최적화를 거치지 않고도 쉽게 구축할 수 있었습니다.
- 그들은 매우 좋은 프로젝션 속성을 가지고 있어서 일부 요소가 비활성화된 경우 활성 효과와의 많은 상호 작용을 추정할 수 있습니다.
- 그들은 다른 디자인에서는 발견할 수 없는 강력한 상호작용을 발견할 수 있게 했습니다.
- 그리고 그것들은 작았고, 이러한 바람직한 특성이 전혀 없는 기존의 부분 요인 설계보다 크지 않은 실행 예산이 필요했습니다.
데니스 린(Dennis Lin)은 나중에 이것들을 회의 행렬. DSD는 단기간에 큰 인기를 얻었습니다.
Brad 경력의 다음 장에서는 요인 수가 런 수보다 많은 과포화 설계로 돌아갔으며 효과 희소성을 통해 큰 효과를 찾을 수 있기를 바랍니다. Brad는 Hadamard 행렬의 Kronecker 행렬 곱을 다른 Hadamard 행렬의 행 하위 집합과 함께 수행한 경우 바람직한 특성을 가진 과포화 설계를 얻는다는 사실을 알아차렸습니다. 이들은 그룹 직교 과포화 설계(GO-SSD)입니다. 요인은 그룹에 할당되고 효과 그룹은 상관 관계가 없지만 각 그룹 내에는 종속성이 있습니다. 그룹이 활성 상태일 때 감지할 수 있으며 그룹 내에서 어떤 요소가 중요한지 감지할 가능성이 매우 높습니다. 하지만 GO-SSD의 놀라운 점은 할당되지 않은 일부 요소(가짜 요소)를 한 그룹에 집중하여 할당하여 오류에 대한 독립적인 추정치를 얻을 수 있으며 이 그룹에 대한 오류는 오류 분산을 추정한다는 것입니다. 이 작업은 JMP 고급 분석 R&D 관리자인 Ryan Lekivetz, Chris Nachtsheim 외 2명의 공동 작업으로 수행되었습니다.
Brad with Doug Montgomery.더그 몽고메리와 브래드. 그의 경력에서 이러한 주요 혁신 외에도 Brad는 다른 많은 프로젝트에서 계속 작업하고 있습니다. 현재 그는 이전 작업의 Kronecker 제품 경험 중 일부를 사용하여 혼합 레벨 디자인에서 다른 사람들과 협력하고 있습니다. 최적 설계에서 Brad는 몇 가지 최적성 기준을 추구했습니다. 연속 반응 표면으로 더 나은 예측을 위한 I-최적 설계 및 가중치를 허용하고 다른 바람직한 특성을 갖는 A-최적 설계입니다. Brad는 Peter와 함께 "Optional Design of Experiments: A Case Study Approach"라는 책을 공동 집필했습니다. Brad는 인기 있는 통계 교과서 저자인 Doug Montgomery와 다양한 주제에 대해 여러 논문을 공동 집필했으며 "Modern Experimental Design Methods and How to Use Them"을 공동 집필했습니다. 그는 Advanced Analytics R&D 수석 이사인 Chris Gotwalt와 함께 최적의 구형 디자인 및 최적의 비선형 디자인에 대해 작업했으며 Ryan과 함께 최적의 공간 채우기 디자인에 대해 작업했습니다.
브래드의 연구의 공통된 주제는 아이디어의 범위를 공유하고 확장하면서 다른 연구자와 공동으로 진행되었다는 것입니다. 공동 작업자를 갖는 것도 많은 상을 수상한 저널 기사의 비전과 세련미의 완성도를 높이는 데 큰 도움이 되었습니다.
Brad는 베테랑 DOE 연구원들로부터 매우 좋은 평가를 받았습니다. Brad는 Stu Hunter와 긴밀한 협력 관계를 유지했으며 Stu가 90대일 때 그와 함께 논문을 공동 집필했습니다. Brad는 Stu Hunter's 100을 기념하는 축하 행사를 공동 주최했습니다. 일 USCOTS 회의에서의 생일. George Box는 또한 Brad를 높이 평가하여 George가 그의 교육에서 여러 번 사용했던 DOE 큐브를 그에게 제공함으로써 그를 기렸습니다. Brad는 George Box에게 경의를 표하는 기사를 썼습니다. , 우리가 호스팅한 블로그 중 가장 많이 읽은 블로그가 되었습니다.
소프트웨어 경력
Brad에게 중요한 부분은 단지 연구를 수행하는 것이 아니라 실험을 설계하기 위해 우리 소프트웨어를 사용할 과학자와 엔지니어인 실무자의 손에 DOE의 최고의 기술을 제공하는 것이었습니다. 2000년경 JMP 4에서 처음 공개된 JMP의 각 릴리스는 DOE의 추가 기능 및 기타 개선 사항을 구현합니다. 나중에 Brad는 소프트웨어를 더욱 발전시키기 위해 팀을 구성하기 시작했습니다. Ryan Lekivetz는 브리티시 컬럼비아 대학교에서 채용되었습니다. 주요 연구 통계학자인 Joseph Morgan은 배열을 다루는 작업을 위해 SAS에서 고용되었습니다. 선임 연구 통계학자 개발자인 Caleb King은 안정성 및 기타 DOE 측면에 대해 작업하기 위해 Sandia National Labs에서 고용되었습니다. 함께 이 팀은 SAS의 다른 어떤 팀보다 짧은 시간에 더 많은 특허를 축적했습니다. 가장 최근 릴리스에서 Easy DOE가 출시되어 전체 실험 프로세스를 사용하기 쉬운 하나의 패키지로 묶었습니다.
우리의 DOE 시설은 설계 공간 플롯의 비율, 상관 관계에 대한 컬러 맵, 예측 분산 프로파일러, 전력 분석 및 다양한 효율성 측정과 같은 진단 장치가 풍부합니다.
Brad는 전 JMP 영업 및 마케팅 책임자 John Leary와 영업 부사장 Dave Richardson을 포함하여 JMP에 다른 리더를 채용하는 데 중요한 역할을 했습니다.
Brad가 구축한 팀과 함께 우리는 DOE 분야에서 계속 리더십을 발휘할 것입니다.
전문 조직 업무
Brad는 종종 통계 저널의 동료 검토 작업에 자원했습니다. JQT(Journal of Quality Technology)의 편집장과 Technometrics, JQT 및 Quality Engineering의 부편집장을 역임했습니다.
Brad는 Joint Statistical Meetings 및 Fall Technical Conference와 같은 전문 회의와 많은 JMP 회의에서 연설하도록 초대되었습니다. 그는 많은 대학 및 기업 캠퍼스에서 연설했습니다.
명예
Brad는 그의 사무실 벽에 있는 명판에서 볼 수 있듯이 많은 영예를 얻었습니다.
Brad shares many of his accomplishments and honors on the wall of his office at SAS world headquarters.Brad는 SAS 세계 본사에 있는 그의 사무실 벽에 자신의 많은 업적과 영예를 공유합니다. 미국통계학회(ASA) 펠로우- 쉐워트 메달(ASQ)
- 윌리안 G 헌터 상(ASQ)
- WJ Youden 기념사 (ASQ, ASA)
- 미국품질협회(ASQ) 선임회원
- 전년도 Technometrics에서 가장 많이 검토된 책에 대한 Ziegel Prize
- Technometrics 최고의 설명 논문에 대한 Youden Prize
- ASQ Lloyd S. Nelson 가장 즉각적인 실용화 논문상 수상 (2회)
- 미국통계협회 통계상 화학상
- ASQ Brumbaugh Award 품질관리 산업화에 가장 크게 기여한 종이상 (3회)
그의 남는 시간에
- Brad의 학사 학위는 통계학이 아니라 신시내티 대학의 음악학이었습니다. 그는 바이올린을 전공했고 자원 봉사 공연 및 몇 가지 JMP 행사와 함께 바이올리니스트로 전문 공연을했으며 여전히 정기적으로 연습합니다.
- Brad는 오랜 바둑 선수이며 아마추어 등급이 상당히 높습니다.
- 수년 동안 Brad는 높은 평가를 받은 Rhodesian Ridgebacks를 전문으로 하는 전문 개 사육사였습니다. Brad는 종종 개 쇼에서 경쟁했습니다.
- Brad는 또한 여러 마라톤에 참가했습니다.
Brad는 은퇴 후에도 연구를 계속할 계획이며 JMP를 자주 방문하여 계속해서 우리와 협력할 것으로 기대합니다. 그는 DOE 및 신뢰성 그룹의 관리자 역할을 계속하기 위해 Ryan Lekivetz를 떠납니다.
Brad는 사용자와 실험 디자인의 전체 직업에 엄청난 가치를 제공했습니다. DOE는 산업의 핵심 기술이며 Brad는 공동 작업자와 함께 한 세대 동안 최신 기술의 발전을 주도해 왔습니다. 당신이 한 모든 일과 우리에게 좋은 친구가 되어준 것에 대해 감사합니다, Brad.
