Der angesehene Forschungsstipendiat Bradley Jones wird am 31. Juli nach einer erstaunlichen 25-jährigen Karriere bei JMP in den Ruhestand gehen. In dieser Zeit baute Brad eine starke DOE-Entwicklungsgruppe auf und wahrscheinlich die produktivste Gruppe mit Patenterteilungen bei SAS. Nachfolgend können Sie eine historische Hommage von John Sall an Brads Arbeit, Kooperationen und Beiträge zur Welt der Versuchsplanung (DOE) und Statistik lesen.
Aber zuerst ein paar Worte von einigen von Brads besonderen JMP-Kollegen und statistisch interessierten Freunden:
Mark Bailey ( @Mark_Bailey ) : „Ich begann nur wenige Monate, nachdem Brad zu JMP Development kam, bei SAS Education zu arbeiten. Custom Design ließ mit der Einführung von JMP 4 noch einige Jahre auf sich warten. Wir wurden schnell zu Verbündeten, wenn es darum ging, Wissenschaftlern und Ingenieuren dabei zu helfen, geplante Experimente zum Lernen zu nutzen, indem wir das Design an ihr Problem anpassen und nicht umgekehrt. Wir trafen uns oft, um Erfahrungen und Ideen auszutauschen. Es ist schwer vorstellbar, wie stark die Meinung gegen den algorithmischen oder optimalen Designansatz war, insbesondere unter führenden Denkern des Energieministeriums. Ich besuchte einen kurzen Kurs von Doug Montgomery auf einer technischen Herbstkonferenz. Doug äußerte sich abfällig gegenüber solchen Designs im Allgemeinen und JMP im Besonderen. Nachdem ich vom Kurs zurückgekehrt war, teilte ich Brad Dougs Meinung mit und er beschloss, Doug zu treffen. Der Rest ist DOE-Geschichte. Dieses Beispiel verkörpert Brad: immer ein prinzipientreuer Ansatz, der Gegner zu Kollegen und Befürwortern macht und gleichzeitig eine praktische Lösung vorantreibt, von der möglichst viele Menschen profitieren.“
Peter Goos: „Bradley Jones war ein äußerst einflussreicher Forscher, der großen Einfluss auf den Stand der Technik und die Praxis der Versuchsplanung hatte und mehr Veröffentlichungen in hoch angesehenen wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlichte als viele andere Akademiker. Ich glaube, dass die beiden Veröffentlichungen mit der größten Auswirkung eine über bayesianische D-optimale Designs und eine über definitive Screening-Designs waren. Eine weitere einflussreiche Veröffentlichung ist natürlich das Goos-Jones-Buch „Optimal Design of Experiments: A Case Study Approach“. Was ich auch bei vielen Gelegenheiten beobachtet habe, ist, dass Brad von den DOE-Benutzern unter den JMP-Kunden verehrt wurde. Anders ausgedrückt: Während eines gemeinsamen Laufs in Seattle (anlässlich der Joint Statistical Meetings) inspirierte mich Brad dazu, öfter zu laufen. Er ist daher auch dafür verantwortlich, dass ich Marathonläufer geworden bin.“
Chris Gotwalt ( @chris_gotwalt1 ) : Brad Jones‘ Beiträge zur Gestaltung und Analyse von Experimenten sind enorm. Seine Erfindung des Profilers ist „interpretierbare KI“ in ihrer besten Form, auch wenn sie diesem Begriff um drei Jahrzehnte vorausging. Sein anderer großer Beitrag ist die Förderung der optimalen Versuchsplanung, bis sie weit verbreitet und zum Mainstream wurde. Dies ist die Idee, dass das Design und das Experiment sowohl das Ziel des Experiments widerspiegeln als auch die verschiedenen Ressourcenbeschränkungen wie Stichprobengröße, Randomisierungsbeschränkungen und Kombinationen von Faktoreinstellungen, die physikalisch möglich sind, direkt einbeziehen sollten. Während dies heute wie eine sehr natürliche und offensichtliche Idee erscheinen mag, gab es lange Zeit, als diese Vorstellung in Vergessenheit geriet und sogar als riskante, schlechte Idee galt. Zusätzlich zur Bewältigung der verschiedenen rechnerischen und UI-Herausforderungen arbeitete Brad strategisch daran, sowohl Praktiker in der Branche als auch andere Vordenker für sich zu gewinnen, um optimales Design zugänglich und einen akzeptablen Ansatz zur Problemlösung in der Branche zu machen. Jeden Tag verwenden wir alle viele Produkte, die mit den von Bradley Jones entwickelten und verfochtenen Werkzeugen verbessert wurden.
Caleb King ( @calking ) : „Bevor ich zu JMP kam, hatte ich von Brad gehört und ihn ein paar Mal auf Konferenzen getroffen. Aber erst als ich bei JMP anfing, wurde mir klar, wie großartig er war! Und ich spreche nicht nur von seinen Leistungen. Brad war der beste Mentor, den man sich wünschen kann. Er hat sich immer für mich eingesetzt und mir wertvolle Ratschläge und Orientierungshilfen für meine Karriere gegeben. Ich werde traurig sein, ihn gehen zu sehen, aber ich weiß, dass sein Ruhestand wohlverdient ist. Allerdings würde es mich nicht wundern, wenn er im Ruhestand genauso produktiv wäre wie im Berufsleben.“
Ryan Lekivetz ( @Ryan_Lekivetz ) : „Schon bevor ich zur Firma JMP kam, war ich wirklich beeindruckt von Brads Bekanntheit sowohl in der akademischen Gemeinschaft als auch unter Praktikern.“ Diese Bekanntheit ist einer der Hauptgründe, warum ich mich bei JMP beworben habe. Doch erst als ich Teil seines Teams wurde, wurde mir klar, welchen tiefgreifenden Einfluss seine Botschaft auf die Art und Weise hatte, wie Experimente durchgeführt werden. Sein Schwerpunkt auf der Erstellung experimenteller Designs, die auf die spezifischen Anforderungen jedes Experiments abgestimmt sind, anstatt Experimente in bereits bestehende Designs zu zwingen, war geradezu transformativ. Ich bin sehr stolz darauf, Mitglied des von ihm zusammengestellten Teams zu sein, und ich bin entschlossen, den Innovationsgeist und die Neugier, die er vermittelt hat, weiterzuführen. Ich warte gespannt auf Neuigkeiten über Brads nächste Unternehmungen und hoffe aufrichtig auf die Gelegenheit, bei zukünftigen Projekten mit ihm zusammenzuarbeiten.“
Douglas Montgomery: „Ich bin seit Ende der 1980er Jahre ein Freund und Kollege von Brad Jones. Jeder in der Experimentaldesign-Community sollte seine enormen Beiträge auf unserem Gebiet anerkennen. Dazu gehören Antwortoptimierung (der Prediction Profiler in JMP), Konstruktions- und Analysemethoden für nichtreguläre fraktionelle faktorielle Designs, optimale Designs, Split-Plot-Designs, optimale Designs für Multi-Response-Experimente und definitive Screening-Designs.Es war mir eine Ehre, in einigen dieser Bereiche mit ihm zusammenzuarbeiten, unter anderem als Mitautor eines Lehrbuchs über einen modernen Ansatz zur Vermittlung experimentellen Designs, der auf einem optimalen Designansatz basiert. Er hat sich auch großzügig die Zeit genommen, mit mehreren meiner Doktoranden zusammenzuarbeiten. Studierende über ihre Forschung.Wir alle haben von seinem Wissen und seiner Erfahrung auf diesem Gebiet profitiert.“
Joseph Morgan ( @Joseph_morgan2 ) : Im Jahr 2006, ein Jahr nachdem ich dem JMP-Team beigetreten war, gingen einige von uns nach dem Mittagessen von der Cafeteria im Gebäude T zurück zu unseren Büros im Gebäude S. Brad und ich gingen zusammen spazieren und ich brachte das Thema faktorabdeckender Designs zur Sprache, einen Namen, den Colin Mallows, der Statistiker, für die Abdeckung von Arrays in einem Artikel über Technometrie vorgeschlagen hatte. Brad kannte diese Entwürfe nicht, war aber fasziniert und so verbrachten wir zu meiner Überraschung mehrere Tage damit, zu untersuchen, ob der Koordinatenaustauschalgorithmus ein vernünftiger Allzweckalgorithmus für die Konstruktion solcher Entwürfe sein würde. Wir kamen schließlich zu dem Schluss, dass der Koordinatenaustausch kein vielversprechender Ansatz war. Ein paar Jahre später, nachdem ich von JMP zu SAS R&D gewechselt war, erhielt ich eine E-Mail von Brad mit der Frage, ob ich Interesse an der Implementierung einer JMP Pro DOE-Plattform zum Aufbau abdeckender Arrays hätte. Ich habe ohne zu zögern angenommen. Für mich spiegelt dieser Handlungsbogen wider, wer Brad ist. Intellektuell neugierig auf alles, was mit DOE zu tun hat, bereit, radikal unterschiedliche Konstrukte und Ideen im Zusammenhang mit DOE zu untersuchen und sich ausschließlich darauf konzentriert, JMP DOE zum besten seiner Klasse zu machen. Dies ist das Umfeld, in dem ich jetzt arbeite, mit den Kollegen Caleb, Ryan und Peng, die alle diese einzigartige Vision teilen. Danke, Brad.
Chris Nachtsheim : Brad Jones und ich trafen vor 40 Jahren in New Mexico (im Rancho de Chimayo) aufeinander, als die Gruppe für statistische Wissenschaften in Los Alamos versuchte, ihn einzustellen, und seitdem arbeiten wir eng zusammen.Brads Einfluss auf die Welt des DOE und der Datenwissenschaft war immens, wenn nicht sogar unübertroffen! Ein paar Highlights:
· Die Erfindung des Vorhersageprofilers, eines erstaunlichen, interaktiven Tools zur Untersuchung der Natur von Reaktionsoberflächen und Interaktionen.
· Bayesianische D-optimale Designs. Der viel zitierte Artikel von Brad und Bill DuMouchel machte die Verwendung der Bayes'schen D-Optimalität praktisch und für Experimentatoren zugänglich und bot gleichzeitig eine einfache Möglichkeit, optimale Designs robust gegenüber Modellfehlspezifikationen zu machen. Dieses Papier führte unter anderem zu Brads späterer Entwicklung bayesianischer übersättigter Designs.
· Die Erfindung der kundenspezifischen Designfunktion in JMP. Dadurch wurde den Praktikern erstmals die Welt des optimalen Designs auf leicht verständliche Weise näher gebracht.
· Die Erfindung und Entwicklung von Definitive Screening Designs (vollständige Offenlegung: bei mir). DSDs werden von Praktikern weltweit mit Begeisterung angenommen und verdrängen schnell fraktionierte faktorielle Designs und das wichtigste Werkzeug für die Erkundung
Experimente.
· Die Erfindung schneller, flexibler Fülldesigns für Computerexperimente und deren weitverbreitete Übernahme durch die Data-Science-Community.
· Seine innovativen Bücher über Fallstudien zum optimalen Design mit Peter Goos und über modernes experimentelles Design mit Doug Montgomery.
Zusammenfassend möchte ich Brads evangelisches Eintreten für die Umsetzung der wissenschaftlichen Methode durch die Gestaltung von Experimenten zitieren.
Yeng Saanchi ( @mysaan ) : Bradley Jones ist ein Mentor und Freund. Unter dem distanzierten Äußeren verbirgt sich eine Freundlichkeit und Rücksichtnahme, die ich aus erster Hand erleben durfte. Sein umfangreiches Wissen über DOE sowie der Einfluss, den er auf diesem Gebiet erzielt hat und weiterhin erzielen wird, sind äußerst inspirierend.Brad, ich möchte Ihnen aufrichtig für all Ihre Hilfe danken, insbesondere dafür, dass Sie sich während meiner Studienzeit die Zeit genommen haben, meine Fragen zu beantworten. Ihre Unterstützung und Ihre Erkenntnisse waren wirklich von unschätzbarem Wert.Es ist kaum zu glauben, dass ich nicht mehr in Ihr Büro rennen kann, um eine Frage zu stellen oder einfach nur „Hallo“ zu sagen, und dass ich auch nicht mehr Ihr unverkennbares Klopfen an meiner Tür hören werde, um mich zum Mittagessen zu rufen. So schwer es für mich auch ist, so schwer muss es für Sie sein, den Ort zu verlassen, an dem Sie über mehr als zwei Jahrzehnte hinweg so viel persönliches und berufliches Wachstum erlebt haben. Um die Worte von JRR auszuleihen Tolkien: „Ich werde nicht sagen: Weine nicht; denn nicht alle Tränen sind ein Übel.“Ich verabschiede mich ganz herzlich von Ihnen.
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Bradley Jones-Ehrung für den Ruhestand
von John Sall
Bradley Jones, der nach 25 Jahren bei JMP nun in den Ruhestand geht, hat eine phänomenale Karriere hinter sich. Brads Fachwissen liegt in der Versuchsplanung (DOE) und er und sein Team haben JMP zur weltweit besten Software für DOE gemacht. Kein anderes Softwareprodukt auf der Welt kommt dem nahe.
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 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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 von Ryan DeWitt Experimentelles Design ist die Kunst, Faktoreinstellungen über die Durchläufe eines Experiments hinweg anzuordnen, um aus einer bestimmten Anzahl von Durchläufen den größtmöglichen Nutzen zu ziehen. Es ist zu einem wichtigen Werkzeug in der Produktforschung geworden und dient als Schlüssel zur Modernisierung des Trial-and-Error-Prozesses zur Herstellung besserer Produkte, besserer Herstellungstechniken und besserer Prozesse.
Forschungskarriere
In den 1980er Jahren galt DOE als eine schläfrige Disziplin, in der die wertvollsten Durchbrüche bereits erzielt worden waren, mit der Erwartung, dass alle weiteren Verbesserungen schrittweise erfolgen würden. Diese Einstellung erwies sich bald als falsch, und in den nächsten 30 Jahren kam es zu vielen großen Durchbrüchen. Der Statistiker, der in dieser Zeit die wertvollste Forschung im Bereich DOE vorangetrieben hat, war unser eigener Bradley Jones, mit Beiträgen seiner zahlreichen Mitarbeiter.
Brad war viele Jahre lang im experimentellen Design tätig, angefangen bei BBN Software, dem führenden Anbieter von Software für Industriestatistiken in den 1980er Jahren. Anschließend war er Mitbegründer eines neuen Unternehmens, Catalyst, das innovative experimentelle Designsoftware, einschließlich des Profilers, entwickelte. Anschließend wechselte er zu MathWorks, einem führenden Softwareprodukt für technische Mathematik, wo er die Statistics Toolbox verfasste.
1997 kam er zu JMP, wo er das Potenzial erkannte, zum Marktführer im Bereich industrieller Statistiksoftware zu werden. JMP hatte gerade damit begonnen, sein Angebot für Ingenieure zu verbessern, und DOE war neben Qualität und Zuverlässigkeit eine der drei Schlüsselspezialitäten, die diesen Markt erschlossen.
Brads erster Beitrag war die Plattform Maßgefertigtes Design . Computer sind leistungsstark. Warum also nicht diese Leistung nutzen, um experimentelle Designs zu erstellen, die individuell für eine bestimmte Situation optimiert sind – das Fachgebiet? optimale Gestaltung ? Zuvor war optimales Design speziellen Problemen vorbehalten, die von Spezialisten behandelt wurden, und nicht den Mainstream-Herausforderungen, aber Brad erkannte, dass jeder Ingenieur von optimalem Design profitieren konnte. Ein optimales Design könnte den Prozess auch einfacher und direkter machen. Vor Maßgefertigtes Design , würden sich Ingenieure über Designgeneratoren aus Lehrbüchern informieren, bei denen man Konzepte wie Auflösungszahl und verwirrende Muster verstehen musste, und man wäre auf Designs beschränkt, deren Größe eine Zweierpotenz hatte oder die aus einem Katalog ausgewählt wurden. Nach der individuellen Gestaltung mussten Sie nur noch die Faktoren beschreiben, welche Auswirkungen Sie abschätzen möchten und wie viele Durchläufe Sie sich leisten können.
Um optimale Designs praktisch umzusetzen, war ein Optimierungsalgorithmus erforderlich. Die damals optimale Designsoftware wie PROC OPTEX von SAS erforderte, dass der Benutzer eine große Anzahl von Kandidatenläufen generierte, aus denen der Algorithmus die beste Teilmenge der Läufe ermittelte, um das Kriterium zu optimieren. Aber das machte den Bau aufwändig. Der Durchbruch von Chris Nachtsheim und Ruth Meyer im Jahr 1995 war der Koordinatenaustauschalgorithmus, der keine Kandidatenmengen erforderte und daher direkter, einfacher und effizienter war. Brad nutzte es, um die Custom Design-Plattform zu entwickeln, zunächst in JMP 4.
Das war der Auftakt einer langen Reihe von Innovationen.
Eine frühe Innovation war das Konzept, Effekte im Modell mit dem „Schätzbarkeits“-Attribut „Notwendig“ oder „Wenn möglich“ zu kennzeichnen. Mit einer begrenzten Anzahl an Läufen ist es selten möglich, alle gewünschten Effekte – insbesondere Wechselwirkungen höherer Ordnung – abzuschätzen. Bei der Einstellung „Wenn möglich“ macht der Algorithmus zunächst die „Notwendigen“ Effekte abschätzbar und versucht dann, möglichst viele „Wenn möglich“-Effekte abschätzbar zu machen. Diese Option war eine Implementierung des Bayesian Optimal Design, das Brad zusammen mit BBN-Mitarbeiter Bill DuMouchel erfand und 1994 in Technometrics veröffentlichte, den ersten von vielen DOE-Artikeln, die Brad in renommierten Fachzeitschriften mitverfasst hatte.
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Eine weitere frühe Herausforderung war der Umgang mit Split-Plot-Designs. Bei vielen Experimenten gibt es eine Art Einschränkung, bei der Gruppen von Durchläufen auf dem gleichen Niveau eines bestimmten Faktors liegen müssen. Ein klassisches Beispiel ist das Erhitzen von Läufen in einem Ofen, bei dem alle Läufe bei der gleichen Temperatur behandelt werden müssen. Das charakteristische Merkmal hierbei ist, dass es einige Faktoren gibt schwer zu ändern , während andere es sind leicht zu ändern . Ziel ist es, ein experimentelles Design zu erstellen, bei dem die schwer zu ändern Faktoren sind innerhalb einer Blockierungsgruppe konstant. Peter Goos, Statistiker an der Universität Antwerpen, erzielte einige Durchbrüche bei der optimalen Gestaltung von Split-Plots und veröffentlichte seine Ergebnisse. Brad setzte diese Ideen mit Koordinatenaustausch um, um eine praktische Umsetzung im kundenspezifischen Design zu erreichen. Als Peter und Brad sich auf einer technischen Herbstkonferenz trafen, zeigte Brad ihm, wie der Koordinatenaustausch Split-Plot-Designs praktisch machen könnte, und begann so eine lange Zusammenarbeit zwischen den beiden.
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Damals schlug Peter vor, dass Brad bei ihm an der Universität Antwerpen eine Ausbildung machen könnte, was dazu führte, dass er viele Monate lang zwischendurch nach Antwerpen reiste, um seine Ideen zum DOE weiterzuentwickeln. Für seine Dissertation stellte Brad vier große Ideen zusammen, die alle bis auf eine vor Brads mündlicher Abschlussprüfung zur Veröffentlichung in Fachzeitschriften angenommen wurden. Letzteres wurde später von Biometrika, einer Top-Zeitschrift, akzeptiert. Peter organisierte eine DOE-Konferenz in Antwerpen und lud viele DOE-Experten aus Europa und den USA ein Die Konferenz glich einer Reihe von Würdigungssitzungen für die Beiträge von Brad und seinen Mitarbeitern. Der Höhepunkt der Konferenz war Brads mündliche Prüfung unter der Prüfung seines in Robe gekleideten Doktortitels. Ausschussmitglieder, abschließend mit einem erfolgreichen Urteil und einer Würdigungsrede von Peter.
Dann beschäftigte sich Brad noch intensiver mit der Recherche.
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and Brad.Chris Nachtsheim and Brad.Chris Nachtsheim and Brad.Chris Nachtsheim and Brad.Chris Nachtsheim and Brad.Chris Nachtsheim and Brad.Chris Nachtsheim und Brad. Eines der Probleme bei Modellanpassungen ist das „Aliasing“ von Effekten mit anderen Effekten, die nicht im Modell enthalten sind. Was passiert beispielsweise, wenn ein Design die Haupteffekte in einem Modell gut abschätzen kann, es aber eine starke Wechselwirkung zweiter Ordnung gibt, die nicht im Modell vorhanden ist? In diesem Fall könnte es sein, dass die Wechselwirkung die Schätzungen der Haupteffekte verzerrt. Es ist jedoch oft möglich, das Design so zu konstruieren, dass die Haupteffekte orthogonal zu den Wechselwirkungen zweiter Ordnung sind und es daher keine Möglichkeit gibt, dass eine starke Wechselwirkung zweiter Ordnung die Haupteffektschätzungen verzerrt. In dieser Situation begann eine Forschungsreihe zu „Minimal-Aliasing“-Designs, bei denen der Optimierungsalgorithmus so modifiziert wurde, dass die Haupteffekte durch Interaktionen so unkorreliert wie möglich werden und gleichzeitig ihre Schätzbarkeit und Aussagekraft erhalten bleibt. Brad arbeitete bei dieser Arbeit mit Chris Nachtsheim von der University of Minnesota zusammen.
Beim Experimentieren mit Minimal-Aliasing-Designs mit dreistufigen Faktoren fiel Brad auf, dass einige der resultierenden Designs eine merkwürdige Faltstruktur aufwiesen. Fold-Over-Läufe haben gegenüber anderen Läufen das umgekehrte Vorzeichen. Die Entdeckung veranlasste Brad und Chris, sich weiterzuentwickeln endgültige Screening-Designs (DSDs). Die Entdeckung von DSDs war aus verschiedenen Gründen sehr wichtig:
- Es handelte sich um dreistufige Designs, die es ermöglichten, jede Krümmung der Effekte zu modellieren.
- Die Haupteffekte waren orthogonal zu den Wechselwirkungen, was bedeutet, dass nicht modellierte Wechselwirkungen die Haupteffektschätzungen nicht verzerren würden.
- Sie waren einfach zu konstruieren, ohne dass eine Optimierung erforderlich war.
- Sie verfügten über sehr gute Projektionseigenschaften, so dass bei Inaktivität einiger Faktoren viele Wechselwirkungen mit den aktiven Effekten abschätzbar waren.
- Sie ermöglichten es, starke Wechselwirkungen zu finden, die bei anderen Designs nicht erkennbar wären.
- Und sie waren klein und erforderten ein Laufbudget, das nicht größer war als das der herkömmlichen fraktionierten faktoriellen Entwürfe, die keine dieser wünschenswerten Eigenschaften aufwiesen.
Dennis Lin charakterisierte diese später anhand von Faltungen von a Konferenz Matrix. DSDs erfreuten sich in kurzer Zeit großer Beliebtheit.
Das nächste Kapitel in Brads Karriere brachte ihn zurück zu übersättigten Designs, bei denen die Anzahl der Faktoren größer ist als die Anzahl der Läufe, und Sie hoffen, dass die Effektsparsität es Ihnen ermöglicht, die großen Effekte zu finden. Brad bemerkte, dass man ein übersättigtes Design mit wünschenswerten Eigenschaften erhält, wenn man ein Kronecker-Matrixprodukt der Hadamard-Matrix mit einer Teilmenge von Zeilen einer anderen Hadamard-Matrix erstellt. Dies sind die gruppenorthogonalen übersättigten Designs (GO-SSDs). Faktoren werden Gruppen zugeordnet, und die Wirkungsgruppen sind unkorreliert, es bestehen jedoch Abhängigkeiten innerhalb jeder Gruppe. Sie können erkennen, wann Gruppen aktiv sind, und haben eine ziemlich gute Chance zu erkennen, welcher Faktor innerhalb einer Gruppe von Bedeutung ist. Das Erstaunliche an GO-SSDs ist jedoch, dass Sie eine unabhängige Schätzung des Fehlers erhalten können, indem Sie einige nicht zugewiesene Faktoren (falsche Faktoren) in einer Gruppe konzentrieren und der Fehler für diese Gruppe die Fehlervarianz schätzt. Diese Arbeit wurde in Zusammenarbeit mit JMP Advanced Analytics R&D Manager Ryan Lekivetz, Chris Nachtsheim und zwei anderen durchgeführt.
Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with 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Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad with Doug Montgomery.Brad mit Doug Montgomery. Zusätzlich zu diesen wichtigen Innovationen in seiner Karriere arbeitet Brad weiterhin an vielen anderen Projekten. Derzeit arbeitet er mit anderen an Designs auf gemischten Ebenen zusammen und nutzt dabei einige der Kronecker-Produkterfahrungen aus früheren Arbeiten. Beim optimalen Design verfolgte Brad mehrere Optimalitätskriterien: I-Optimal-Design für eine bessere Vorhersage mit kontinuierlichen Antwortflächen und A-Optimal-Designs, die eine Gewichtung ermöglichen und andere wünschenswerte Eigenschaften aufweisen. Brad arbeitete mit Peter zusammen, um ein Buch mit dem Titel „Optional Design of Experiments: A Case Study Approach“ zu verfassen. Brad war Co-Autor mehrerer Artikel mit dem beliebten Statistik-Lehrbuchautor Doug Montgomery zu verschiedenen Themen sowie Co-Autor von „Modern Experimental Design Methods and How to Use Them“. Er arbeitete mit Chris Gotwalt, Senior Director von Advanced Analytics R&D, an optimalen sphärischen Designs und optimalen nichtlinearen Designs und mit Ryan an optimalen raumfüllenden Designs.
Ein gemeinsames Thema von Brads Forschung ist, dass alles in Zusammenarbeit mit anderen Forschern erfolgte, um den Umfang der Ideen zu teilen und zu erweitern. Die Zusammenarbeit mit den Mitarbeitern trug auch wesentlich zur Vollständigkeit der Vision und zur Verfeinerung der Zeitschriftenartikel bei, die viele Auszeichnungen erhielten.
Brad genoss bei erfahrenen DOE-Forschern großes Ansehen. Brad hatte eine enge Arbeitsbeziehung mit Stu Hunter und verfasste gemeinsam mit ihm einen Artikel, als Stu in seinen 90ern war. Brad war Mitveranstalter einer Feier zu Ehren von Stu Hunters 100 Th Geburtstag auf der USCOTS-Konferenz. Auch George Box schätzte Brad sehr und ehrte ihn, indem er ihm einen DOE-Würfel schenkte, den George viele Male in seinem Unterricht verwendet hatte. Brad schrieb einen Hommageartikel an George Box , der zum meistgelesenen Blog wurde, den wir je gehostet haben.
Software-Karriere
Der wichtige Teil für Brad bestand nicht nur darin, zu forschen, sondern die beste Technologie im DOE in die Hände von Praktikern zu legen: den Wissenschaftlern und Ingenieuren, die unsere Software zum Entwerfen ihrer Experimente verwenden würden. Erstmals im Jahr 2000 in JMP 4 vorgestellt, würde jede Version von JMP weitere Funktionen und andere Verbesserungen in DOE implementieren. Später begann Brad, ein Team zusammenzustellen, um unsere Software weiterzuentwickeln. Ryan Lekivetz wurde von der University of British Columbia abgeworben. Der leitende Forschungsstatistiker und Entwickler Joseph Morgan wurde von SAS abgeworben, um an der Abdeckung von Arrays zu arbeiten. Der leitende Forschungsstatistiker-Entwickler Caleb King wurde von den Sandia National Labs angeheuert, um an der Zuverlässigkeit und anderen DOE-Aspekten zu arbeiten. Zusammen hat dieses Team in kurzer Zeit mehr Patente angehäuft als jedes andere Team bei SAS. Die neueste Version ist Easy DOE, das den gesamten experimentellen Prozess in einem benutzerfreundlichen Paket vereint.
Unsere DOE-Einrichtungen sind reich an Diagnosegeräten, wie z. B. dem Fraction of the Design Space Plot, Farbkarten für Korrelationen, Prognose-Varianz-Profilern, Leistungsanalysen und verschiedenen Effizienzmaßen.
Brad war auch maßgeblich daran beteiligt, andere Führungskräfte für JMP zu rekrutieren, darunter den ehemaligen Leiter von JMP Sales and Marketing John Leary und Sales Vice President Dave Richardson.
Mit dem Team, das Brad aufgebaut hat, werden wir unsere Führungsrolle im DOE-Bereich fortsetzen.
Professionelle Organisationsarbeit
Brad hat sich oft freiwillig gemeldet, um Peer-Review-Arbeiten für statistische Fachzeitschriften durchzuführen. Er war Chefredakteur des Journal of Quality Technology (JQT) und Mitherausgeber für Technometrics, JQT und Quality Engineering.
Brad wurde eingeladen, auf Fachtreffen wie den Joint Statistical Meetings und der Herbst Technical Conference sowie auf vielen JMP-Konferenzen Vorträge zu halten. Er hat an vielen Universitäten und Firmengeländen Vorträge gehalten.
Ehrungen
Brad hat viele Auszeichnungen erhalten, wie die Plaketten an der Wand seines Büros belegen:
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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 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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 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Fellow der American Statistical Association (ASA)- Shewhart-Medaille (ASQ)
- Willian G Hunter Award (ASQ)
- WJ Youden Memorial Address (ASQ, ASA)
- Leitendes Mitglied der American Society for Quality (ASQ)
- Ziegel-Preis für das am besten rezensierte Buch in Technometrics des Vorjahres
- Youden-Preis für den besten Expository-Artikel zur Technometrie
- ASQ Lloyd S. Nelson Award für die Arbeit mit der unmittelbarsten praktischen Anwendung (zweimal)
- Preis für Statistik in der Chemie der American Statistical Association
- ASQ Brumbaugh Award für das Papier, das den größten Beitrag zur industriellen Anwendung der Qualitätskontrolle leistet (dreimal)
In seiner Freizeit
- Brads Bachelor-Abschluss war nicht Statistik, sondern Musik an der University of Cincinnati. Er studierte Violine als Hauptfach und trat als Geiger bei einigen professionellen Auftritten sowie bei ehrenamtlichen Auftritten und einigen JMP-Veranstaltungen auf und übt immer noch regelmäßig.
- Brad ist ein langjähriger Go-Spieler und hat eine ziemlich hohe Amateurbewertung.
- Brad war viele Jahre lang ein professioneller Hundezüchter, der sich auf Rhodesian Ridgebacks spezialisierte, die hoch geschätzt wurden. Brad nahm oft an Hundeausstellungen teil.
- Brad hat auch an mehreren Marathons teilgenommen.
Brad plant, seine Forschung auch im Ruhestand fortzusetzen, und wir gehen davon aus, dass er JMP häufig besuchen und weiterhin mit uns zusammenarbeiten wird. Er verlässt Ryan Lekivetz, um seine Rolle als Manager der DOE- und Reliability-Gruppe fortzusetzen.
Brad hat unseren Benutzern – und der gesamten Branche des experimentellen Designs – einen enormen Mehrwert gebracht. DOE ist eine Schlüsseltechnologie für die Industrie, und Brad hat zusammen mit seinen Mitarbeitern seit einer Generation die Weiterentwicklung des Stands der Technik vorangetrieben. Vielen Dank, Brad, für alles, was Sie getan haben, und dafür, dass Sie ein großartiger Freund für uns sind.
