Le chercheur émérite Bradley Jones prendra sa retraite le 31 juillet après une incroyable carrière de 25 ans chez JMP. À cette époque, Brad a construit un solide groupe de développement DOE, et probablement le groupe breveté le plus prolifique de SAS. Ci-dessous, vous pouvez lire un hommage historique de John Sall sur le travail, les collaborations et les contributions de Brad au monde de la conception d'expériences (DOE) et des statistiques.
Mais d'abord, quelques mots de certains de ses collègues JMP et de ses amis férus de statistiques :
Marc Bailey ( @Mark_Bailey ) : "J'ai commencé à travailler chez SAS Education quelques mois seulement après que Brad ait rejoint JMP Development. La conception personnalisée était encore plusieurs années à venir avec le lancement de JMP 4. Nous sommes rapidement devenus des alliés pour aider les scientifiques et les ingénieurs à utiliser des expériences conçues pour apprendre en modifiant la conception en fonction de leur problème plutôt que l'inverse. Nous nous rencontrions souvent pour échanger des expériences et des idées. Il est difficile d'imaginer maintenant à quel point une opinion était opposée à l'approche algorithmique ou de conception optimale, en particulier parmi les principaux penseurs du DOE. J'ai assisté à un cours de courte durée enseigné par Doug Montgomery lors d'une conférence technique d'automne. Doug était désobligeant à l'égard de ces conceptions en général, et de JMP en particulier. J'ai partagé l'opinion de Doug avec Brad après son retour du cours, et il a décidé de rencontrer Doug. Le reste appartient à l'histoire du DOE. Cet exemple incarne Brad : toujours une approche fondée sur des principes, transformant les adversaires en collègues et en partisans tout en proposant une solution pratique qui profite au plus grand nombre. »
Pierre Goos : "Bradley Jones était un chercheur très influent, avec un impact important sur l'état de l'art et l'état de la pratique dans la conception d'expériences, avec plus de publications dans des revues universitaires réputées que de nombreux universitaires. Je crois que les deux articles qui ont eu le plus d'impact étaient l'un sur les plans D-optimaux bayésiens et l'autre sur les plans de criblage définitifs. Une autre publication influente est, bien sûr, le livre de Goos-Jones "Optimal Design of Experiments: A Case Study Approach". Ce que j'ai également observé à de nombreuses reprises, c'est que Brad était adoré par les utilisateurs du DOE parmi les clients de JMP. Dans un autre ordre d'idées, lors d'une course conjointe à Seattle (à l'occasion des réunions statistiques conjointes), Brad m'a inspiré à commencer à courir plus souvent. Il est donc aussi responsable de ma décision de devenir marathonien."
Chris Gotwalt ( @chris_gotwalt1 ) : Les contributions de Brad Jones à la conception et à l'analyse des expériences sont énormes. Son invention du Profiler est «l'IA interprétable» à son meilleur, même si elle a précédé ce terme de trois décennies. Son autre grande contribution est de défendre la conception optimale des expériences jusqu'à ce qu'elle se généralise et se généralise. C'est l'idée que la conception et l'expérience doivent refléter à la fois l'objectif de l'expérience et incorporer directement les diverses contraintes de ressources telles que la taille de l'échantillon, les restrictions de randomisation et les combinaisons de facteurs qui sont physiquement possibles. Bien que cela puisse sembler une idée très naturelle et évidente maintenant, il y a longtemps que cette notion a langui et a même été considérée comme une mauvaise idée risquée. Ainsi, en plus de surmonter les divers défis informatiques et d'interface utilisateur, Brad a travaillé de manière stratégique pour convaincre les praticiens de l'industrie ainsi que d'autres leaders d'opinion pour rendre la conception optimale accessible et une approche acceptable de la résolution de problèmes dans l'industrie. Chaque jour, nous utilisons tous de nombreux produits qui ont été améliorés avec ces outils que Bradley Jones a développés et défendus.
Caleb King ( @calking ) : "Avant de venir chez JMP, j'avais entendu parler de Brad et je l'avais rencontré quelques fois lors de conférences. Mais ce n'est que lorsque j'ai commencé chez JMP que j'ai réalisé à quel point il était incroyable ! Et je ne parle pas seulement de ses réalisations. Brad a été le meilleur mentor que l'on puisse demander. Il m'a toujours défendu et m'a donné de précieux conseils et orientations sur ma carrière. Je serai triste de le voir partir, mais je sais que sa retraite est bien méritée. Bien que je ne serais pas surpris s'il était aussi productif à la retraite qu'il l'était sur le marché du travail."
Ryan Lekivetz ( @Ryan_Lekivetz ) : "Même avant de rejoindre la société JMP, j'étais vraiment impressionné par la notoriété de Brad au sein de la communauté universitaire et parmi les praticiens. Cette notoriété est l'une des principales raisons pour lesquelles j'ai postulé chez JMP. Cependant, ce n'est qu'après avoir intégré son équipe que j'ai réalisé l'impact profond de son message sur la manière dont les expériences sont réalisées. Son accent sur la génération de conceptions expérimentales qui s'alignent sur les exigences spécifiques de chaque expérience, plutôt que de forcer les expériences dans des conceptions préexistantes, a été tout simplement transformateur. Je suis très fier de faire partie de l'équipe qu'il a réunie et je suis déterminé à poursuivre l'esprit d'innovation et de curiosité qu'il a insufflé. J'attends avec impatience des nouvelles des prochaines aventures de Brad, et j'espère sincèrement avoir l'opportunité de collaborer avec lui sur de futurs projets."
Douglas Montgomery : "Je suis un ami et collègue de Brad Jones depuis la fin des années 1980. Tout le monde dans la communauté de la conception d'expériences devrait reconnaître ses énormes contributions à notre domaine. Celles-ci incluent l'optimisation des réponses (le Prediction Profiler dans JMP), les méthodes de construction et d'analyse pour les plans factoriels fractionnaires non réguliers, les plans optimaux, les plans en parcelles divisées, les plans optimaux pour les expériences à réponses multiples et les plans de dépistage définitifs.J'ai eu le privilège de travailler avec lui dans certains de ces domaines, notamment en co-auteur d'un manuel sur une approche moderne de l'enseignement de la conception expérimentale, structurée autour d'une approche de conception optimale. Il a également été généreux de son temps en travaillant avec plusieurs de mes doctorants. étudiants sur leurs recherches.Nous avons tous bénéficié de ses connaissances et de son expérience dans le domaine."
Joseph Morgan ( @Joseph_morgan2 ) : En 2006, un an après avoir rejoint l'équipe JMP, plusieurs d'entre nous revenaient à nos bureaux du bâtiment S depuis la cafétéria du bâtiment T après le déjeuner. Brad et moi marchions ensemble et j'ai abordé le sujet des conceptions couvrant les facteurs, un nom que Colin Mallows, le statisticien, avait proposé pour couvrir les tableaux dans un article de Technometrics. Brad n'était pas au courant de ces conceptions, mais il était intrigué et, à ma grande surprise, nous avons fini par passer plusieurs jours à rechercher si l'algorithme d'échange de coordonnées serait un algorithme polyvalent raisonnable pour construire de telles conceptions. Nous avons finalement conclu que l'échange de coordonnées n'était pas une approche prometteuse. Quelques années plus tard, après avoir quitté JMP pour SAS R&D, j'ai reçu un e-mail de Brad me demandant si je serais intéressé par la mise en œuvre d'une plate-forme JMP Pro DOE pour construire des baies de couverture. J'ai accepté sans hésiter. Pour moi, cet arc d'événements capture qui est Brad. Intellectuellement curieux de tout ce qui concerne DOE, désireux d'étudier des constructions et des idées radicalement différentes qui se rapportent à DOE, et singulièrement concentré sur le fait que JMP DOE est le meilleur de sa catégorie. C'est l'environnement dans lequel je travaille maintenant, avec des collègues, Caleb, Ryan et Peng, qui partagent tous cette vision singulière. Merci Brad.
Chris Nachtsheim : Brad Jones et moi avons eu une rencontre il y a 40 ans au Nouveau-Mexique (au Rancho de Chimayo) lorsque le groupe des sciences statistiques de Los Alamos a tenté de l'embaucher, et nous avons travaillé en étroite collaboration depuis.L'impact de Brad sur le monde du DOE et de la science des données a été immense, voire inégalé ! Quelques faits saillants :
· L'invention du profileur de prédiction, un formidable outil interactif pour étudier la nature des surfaces de réponse et des interactions.
· Conceptions D-optimales bayésiennes. L'article largement cité de Brad et Bill DuMouchel a rendu l'utilisation de l'optimalité bayésienne D pratique et accessible aux expérimentateurs tout en offrant un moyen simple de rendre les conceptions optimales robustes aux erreurs de spécification du modèle. Entre autres choses, cet article a conduit au développement ultérieur par Brad de conceptions bayésiennes sursaturées.
· L'invention de la fonction de conception personnalisée dans JMP. Cela a amené pour la première fois le monde de la conception optimale aux praticiens d'une manière facilement compréhensible.
· L'invention et le développement des Definitive Screening Designs (divulgation complète : avec moi). Les DSD ont été adoptés dans le monde entier avec enthousiasme par les praticiens et supplantent rapidement les plans factoriels fractionnaires et le principal outil d'exploration.
expériences.
· L'invention de conceptions de remplissage rapides et flexibles pour les expériences informatiques et leur adoption généralisée par la communauté des sciences des données.
· Ses livres innovants sur des études de cas en conception optimale avec Peter Goos et sur la conception expérimentale moderne avec Doug Montgomery.
En somme, je citerais le plaidoyer évangélique de Brad pour la mise en œuvre de la méthode scientifique à travers la conception d'expériences.
Yeng Saanchi ( @mysaan ) : Bradley Jones est un mentor et un ami. Sous l'extérieur distant se cachent une gentillesse et une attention que j'ai eu le plaisir d'expérimenter de première main. Sa connaissance approfondie du DOE, ainsi que l'impact qu'il a eu et continue d'avoir sur le terrain, sont très inspirants.Brad, je tiens à vous remercier sincèrement pour toute votre aide, en particulier pour avoir pris le temps de répondre à mes questions pendant mon séjour en tant qu'étudiant. Votre soutien et vos idées ont été vraiment inestimables.Il est difficile de croire que je ne pourrai plus courir jusqu'à votre bureau pour poser une question ou simplement dire bonjour, et je n'entendrai plus votre indubitable frapper à ma porte pour m'appeler pour déjeuner. Aussi difficile que cela puisse être pour moi, cela doit être encore plus difficile pour vous de quitter l'endroit où vous avez connu tant de croissance, tant personnelle que professionnelle, depuis plus de deux décennies. Pour reprendre les mots de JRR Tolkien, « Je ne dirai pas : ne pleure pas ; car toutes les larmes ne sont pas un mal ».Je vous dis un adieu très affectueux.
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Hommage à la retraite de Bradley Jones
par John Sal
Bradley Jones, aujourd'hui à la retraite après 25 ans chez JMP, a eu une carrière phénoménale. L'expertise de Brad a été dans la conception d'expériences (DOE), et lui et son équipe ont fait de JMP le meilleur logiciel au monde pour DOE. Aucun autre logiciel au monde ne s'en rapproche.
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 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 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 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 de Ryan DeWitt La conception expérimentale est l'art d'organiser les paramètres de facteur à travers les exécutions d'une expérience pour apprendre le plus d'un nombre donné d'exécutions. Il est devenu un outil essentiel dans la recherche de produits, servant de clé à la modernisation du processus d'essais et d'erreurs pour fabriquer de meilleurs produits, de meilleures techniques de fabrication et de meilleurs processus.
Carrière de recherche
Dans les années 1980, le DOE était considéré comme une discipline endormie, une discipline dans laquelle toutes les percées les plus précieuses s'étaient déjà produites, dans l'espoir que toute amélioration supplémentaire serait progressive. Cette attitude s'est rapidement avérée fausse, avec de nombreuses avancées majeures au cours des 30 années suivantes. Le statisticien qui a mené les recherches les plus précieuses au DOE au cours de cette période a été notre propre Bradley Jones, avec la contribution de ses nombreux collaborateurs.
Brad travaillait dans la conception expérimentale depuis de nombreuses années, en commençant par le logiciel BBN, le principal fournisseur de logiciels de statistiques industrielles dans les années 1980. Puis il a co-fondé une nouvelle société, Catalyst, qui a créé des logiciels de conception expérimentale innovants, dont le profileur. Il est ensuite passé à MathWorks, un logiciel de mathématiques d'ingénierie de premier plan, où il a créé la Statistics Toolbox.
En 1997, il est venu chez JMP, où il a vu son potentiel pour devenir le leader des logiciels statistiques industriels. JMP venait tout juste de commencer à améliorer ses offres pour les ingénieurs, et DOE était l'une des trois spécialités clés pour débloquer ce marché, avec la qualité et la fiabilité.
La contribution initiale de Brad était la plate-forme Design personalisé . Les ordinateurs sont puissants, alors pourquoi ne pas exploiter cette puissance pour produire des conceptions expérimentales personnalisées optimisées pour une situation donnée - le domaine de conception optimale ? Auparavant, la conception optimale était réservée aux problèmes spécialisés traités par des spécialistes, et non aux défis courants, mais Brad a compris que chaque ingénieur pouvait bénéficier d'une conception optimale. Une conception optimale pourrait également rendre le processus plus facile et plus direct. Avant Design personalisé , les ingénieurs examinaient des générateurs de conception de manuels où vous deviez comprendre des concepts tels que le nombre de résolution et les modèles de confusion, et vous seriez limité aux conceptions dimensionnées à une puissance de deux ou sélectionnées dans un catalogue. Après la conception personnalisée, tout ce que vous aviez à faire était de décrire les facteurs, les effets que vous vouliez pouvoir estimer et le nombre d'exécutions que vous pouviez vous permettre.
Pour rendre les conceptions optimales pratiques, un algorithme d'optimisation était nécessaire. La plupart des logiciels de conception optimaux à l'époque, tels que PROC OPTEX de SAS, exigeaient que l'utilisateur génère un grand nombre d'exécutions candidates, à partir desquelles l'algorithme déterminait le meilleur sous-ensemble d'exécutions pour optimiser le critère. Mais cela a rendu la construction fastidieuse. La percée, de Chris Nachtsheim et Ruth Meyer en 1995, était l'algorithme d'échange de coordonnées, qui ne nécessitait pas d'ensembles candidats et était donc plus direct, simple et efficace. Brad l'a exploité pour produire la plate-forme Custom Design, d'abord dans JMP 4.
C'était la première d'une longue série d'innovations.
L'une des premières innovations a été le concept d'étiquetage des effets dans le modèle avec un attribut « Estimabilité » de « Nécessaire » ou « Si possible ». Avec un nombre limité d'exécutions, il est rarement possible d'estimer tous les effets souhaités, en particulier les interactions d'ordre supérieur. Avec le paramètre "Si possible", l'algorithme rend d'abord les effets "nécessaires" estimables, puis essaie de rendre autant d'effets "si possible" estimables que possible. Cette option était une implémentation de Bayesian Optimal Design, que Brad a inventé avec le collaborateur BBN Bill DuMouchel et publié dans Technometrics en 1994, le premier des nombreux articles du DOE co-écrits par Brad dans des revues à comité de lecture.
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Un autre défi initial consistait à gérer les conceptions en parcelles divisées. De nombreuses expériences ont une sorte de restriction où des groupes de séries doivent être au même niveau d'un certain facteur. Un exemple classique est le chauffage des courses dans un four, où toutes les courses doivent être traitées à la même température. Le trait caractéristique ici est que certains facteurs sont difficile à changer , tandis que d'autres sont facile à changer . L'objectif est de créer un plan d'expérience où le difficile à changer les facteurs sont constants au sein d'un groupe de blocage. Peter Goos, statisticien à l'Université d'Anvers, a fait quelques percées sur la conception optimale des parcelles fractionnées et a publié ses conclusions. Brad a mis ces idées au travail avec un échange de coordonnées pour obtenir une mise en œuvre pratique dans la conception personnalisée. Lorsque Peter et Brad se sont rencontrés lors d'une conférence technique d'automne, Brad lui a montré comment l'échange de coordonnées pouvait rendre pratiques les conceptions de parcelles divisées, commençant ainsi une longue collaboration entre les deux.
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examinationBrad Jones' doctoral oral examinationBrad Jones' doctoral oral examinationBrad Jones' doctoral oral examinationBrad Jones' doctoral oral examinationBrad Jones' doctoral oral examinationBrad Jones' doctoral oral examinationExamen oral de doctorat de Brad Jones Comme Brad n'avait pas de doctorat. à l'époque, Peter a suggéré que Brad pourrait en gagner un sous lui à l'Université d'Anvers, ce qui a conduit à de nombreux mois de voyages intermittents à Anvers pour développer davantage ses idées sur le DOE. Pour sa thèse, Brad a rassemblé quatre grandes idées, qui toutes sauf une ont été acceptées pour publication dans des revues à comité de lecture avant l'examen oral final de Brad. Le dernier a ensuite été accepté par Biometrika, une revue de premier plan. Peter a organisé une conférence DOE à Anvers et a invité de nombreux experts DOE d'Europe et des États-Unis La conférence ressemblait beaucoup à une série de séances d'hommage aux contributions de Brad et de ses collaborateurs. Le point culminant de la conférence a été l'examen oral de Brad sous le contrôle de son doctorat en robe. membres du comité, se terminant par un verdict réussi et un discours d'hommage de Peter.
Ensuite, Brad est devenu encore plus occupé par la recherche.
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and Brad.Chris Nachtsheim and Brad.Chris Nachtsheim and Brad.Chris Nachtsheim and Brad.Chris Nachtsheim et Brad. L'un des problèmes avec les ajustements de modèle est le « crénelage » des effets avec d'autres effets qui ne sont pas dans le modèle. Par exemple, que se passe-t-il si une conception réussit à estimer les effets principaux dans un modèle, mais qu'il existe une forte interaction de second ordre qui n'est pas dans le modèle ? Dans ce cas, il se peut que l'interaction biaise les estimations des effets principaux. Mais il est souvent possible de construire le plan de telle sorte que les effets principaux soient orthogonaux aux interactions de second ordre, et par conséquent il n'y a aucun moyen pour une forte interaction de second ordre de biaiser les estimations des effets principaux. Cette situation a lancé une ligne de recherche sur les conceptions à «crénelage minimal» qui ont modifié l'algorithme d'optimisation pour rendre les effets principaux aussi décorrélés que possible des interactions, tout en conservant leur estimabilité et leur puissance. Brad a collaboré à ce travail avec Chris Nachtsheim de l'Université du Minnesota.
Tout en jouant avec des conceptions à crénelage minimal impliquant des facteurs à trois niveaux, Brad a remarqué que certaines des conceptions résultantes avaient une curieuse structure repliée. Les exécutions repliées sont inversées par rapport aux autres exécutions. La découverte a conduit Brad et Chris à développer conceptions de criblage définitives (DSD). La découverte des DSD était très importante pour diverses raisons :
- Il s'agissait de conceptions à trois niveaux, qui permettaient de modéliser toute courbure des effets.
- Les effets principaux étaient orthogonaux aux interactions, ce qui signifie que toute interaction non modélisée ne biaiserait pas les estimations des effets principaux.
- Ils étaient faciles à construire sans passer par une optimisation.
- Ils avaient de très bonnes propriétés de projection de sorte que si certains facteurs étaient inactifs, de nombreuses interactions avec les effets actifs étaient estimables.
- Ils ont permis de trouver des interactions fortes qui ne seraient pas détectables avec d'autres conceptions.
- Et ils étaient petits, nécessitant un budget d'exécution pas plus élevé que les conceptions factorielles fractionnaires traditionnelles qui n'avaient aucun de ces attributs souhaitables.
Dennis Lin les a caractérisés plus tard en termes de replis d'un conférence matrice. Les DSD sont devenus très populaires en peu de temps.
Le chapitre suivant de la carrière de Brad l'a ramené à des conceptions sursaturées, où le nombre de facteurs est supérieur au nombre d'exécutions, et vous espérez que la rareté des effets vous permettra de trouver les grands effets. Brad a remarqué que si vous faisiez un produit matriciel de Kronecker de la matrice Hadamard avec un sous-ensemble de lignes d'une autre matrice Hadamard, vous obteniez une conception sursaturée avec des propriétés souhaitables. Ce sont les conceptions sursaturées orthogonales de groupe (GO-SSD). Les facteurs sont attribués à des groupes et les groupes d'effets ne sont pas corrélés, mais il existe des dépendances au sein de chaque groupe. Vous pouvez détecter quand les groupes sont actifs et avoir de bonnes chances de détecter quel facteur au sein d'un groupe est significatif. Mais ce qui est étonnant avec les GO-SSD, c'est que vous pouvez obtenir une estimation indépendante de l'erreur en consacrant certains facteurs à être non attribués (faux facteurs) concentrés dans un groupe, et l'erreur pour ce groupe estime la variance de l'erreur. Ce travail a été réalisé en collaboration avec Ryan Lekivetz, responsable R&D de JMP Advanced Analytics, Chris Nachtsheim et deux autres.
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Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad avec Doug Montgomery. En plus de ces innovations majeures dans sa carrière, Brad continue de travailler sur de nombreux autres projets. Actuellement, il collabore avec d'autres sur des conceptions à niveaux mixtes, en utilisant certaines des expériences de produits Kronecker issues de travaux antérieurs. Dans le cadre d'une conception optimale, Brad a poursuivi plusieurs critères d'optimalité : la conception I-Optimale pour une meilleure prédiction avec des surfaces de réponse continues, et les conceptions A-Optimales qui permettent la pondération et ont d'autres propriétés souhaitables. Brad a travaillé avec Peter pour co-écrire un livre, "Optional Design of Experiments: A Case Study Approach". Brad a co-écrit plusieurs articles avec l'auteur de manuels de statistiques populaires Doug Montgomery sur divers sujets, ainsi que le co-auteur de "Modern Experimental Design Methods and How to Use Them". Il a travaillé avec Chris Gotwalt, directeur principal de la R&D d'Advanced Analytics, sur des conceptions sphériques optimales et des conceptions non linéaires optimales, et avec Ryan sur des conceptions optimales de remplissage d'espace.
Un thème commun de la recherche de Brad est que tout s'est fait en collaboration avec d'autres chercheurs, partageant et élargissant la portée des idées. Le fait d'avoir des collaborateurs a également grandement contribué à l'exhaustivité de la vision et au polissage des articles de la revue, qui ont remporté de nombreux prix.
Brad était extrêmement bien considéré par les chercheurs chevronnés du DOE. Brad avait une relation de travail étroite avec Stu Hunter et a co-écrit un article avec lui lorsque Stu avait 90 ans. Brad a coorganisé une célébration en l'honneur des 100 ans de Stu Hunter e anniversaire à la conférence USSCOTS. George Box a également hautement apprécié Brad, l'honorant en lui donnant un cube DOE que George avait utilisé à plusieurs reprises dans son enseignement. Brad a écrit un article hommage à George Box , qui est devenu le blog le plus lu que nous ayons jamais hébergé.
Carrière de logiciel
L'important pour Brad n'était pas seulement de faire la recherche, mais de mettre la meilleure technologie du DOE entre les mains des praticiens : les scientifiques et les ingénieurs qui utiliseraient notre logiciel pour concevoir leurs expériences. Dévoilé pour la première fois dans JMP 4 vers 2000, chaque version de JMP implémentait de nouvelles fonctionnalités et d'autres améliorations dans DOE. Plus tard, Brad a commencé à constituer une équipe pour faire progresser notre logiciel. Ryan Lekivetz a été embauché à l'extérieur de l'Université de la Colombie-Britannique. Joseph Morgan, développeur principal de statistiques de recherche, a été embauché en dehors de SAS pour travailler sur les tableaux de couverture. Caleb King, développeur principal de statisticiens de recherche, a été embauché par Sandia National Labs pour travailler sur la fiabilité et d'autres aspects du DOE. Ensemble, cette équipe a accumulé plus de brevets en peu de temps que toute autre équipe de SAS. La version la plus récente a sorti Easy DOE, regroupant l'ensemble du processus expérimental dans un package facile à utiliser.
Nos installations DOE sont riches en dispositifs de diagnostic, tels que la fraction du tracé de l'espace de conception, les cartes de couleurs sur les corrélations, les profileurs de variance de prédiction, l'analyse de puissance et diverses mesures d'efficacité.
Brad a également joué un rôle déterminant dans le recrutement d'autres dirigeants chez JMP, notamment l'ancien responsable des ventes et du marketing de JMP, John Leary, et le vice-président des ventes, Dave Richardson.
Avec l'équipe que Brad a constituée, nous poursuivrons notre leadership dans le domaine du DOE.
Travail d'organisation professionnelle
Brad s'est souvent porté volontaire pour faire du travail d'examen par les pairs pour des revues statistiques. Il a été rédacteur en chef du Journal of Quality Technology (JQT) et rédacteur associé pour Technometrics, JQT et Quality Engineering.
Brad a été invité à prendre la parole lors de réunions professionnelles, telles que les réunions statistiques conjointes et la conférence technique d'automne, ainsi qu'à de nombreuses conférences JMP. Il a prononcé des allocutions sur de nombreux campus universitaires et d'entreprises.
Honneurs
Brad a acquis de nombreux honneurs, comme en témoignent les plaques sur le mur de son bureau :
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 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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 partage bon nombre de ses réalisations et distinctions sur le mur de son bureau au siège mondial de SAS. Membre de l'American Statistical Association (ASA)- Médaille Shewhart (ASQ)
- Prix Willian G Hunter (ASQ)
- Discours commémoratif de WJ Youden (ASQ, ASA)
- Membre senior de l'American Society for Quality (ASQ)
- Prix Ziegel pour le livre le mieux évalué en Technometrics de l'année précédente
- Prix Youden du meilleur article explicatif en Technometrics
- Prix ASQ Lloyd S. Nelson pour l'article ayant l'application pratique la plus immédiate (deux fois)
- Prix de statistique en chimie de l'American Statistical Association
- Prix ASQ Brumbaugh pour l'article ayant le plus contribué à l'application industrielle du contrôle qualité (trois fois)
Pendant son temps libre
- Le baccalauréat de Brad n'était pas en statistiques, c'était en musique, à l'Université de Cincinnati. Il s'est spécialisé en violon et a fait quelques concerts professionnels en tant que violoniste, ainsi que des concerts bénévoles et quelques événements JMP, et pratique toujours régulièrement.
- Brad est un joueur de go de longue date et a une cote amateur assez élevée.
- Pendant de nombreuses années, Brad a été un éleveur de chiens professionnel, spécialisé dans les Rhodesian Ridgebacks, qui étaient très appréciés. Brad a souvent participé à des expositions canines.
- Brad a également participé à plusieurs marathons.
Brad prévoit de poursuivre ses recherches pendant sa retraite, et nous nous attendons à ce qu'il se rende souvent chez JMP et continue de collaborer avec nous. Il quitte Ryan Lekivetz pour continuer dans son rôle de directeur du groupe DOE et Fiabilité.
Brad a apporté une valeur considérable à nos utilisateurs - et à l'ensemble de la profession de conception expérimentale. Le DOE est une technologie clé pour l'industrie, et Brad, avec ses collaborateurs, a dirigé les avancées de l'état de l'art pendant une génération. Merci, Brad, pour tout ce que tu as fait et d'être un grand ami pour nous.
