1915年からはシカゴ・ホワイトソックスでプレーし、移籍最初の年は打率.332、46盗塁を記録。またこの年の119四球はリーグ最多となり、出塁率は.460にもなっていた。1917年には53盗塁を記録し、ワールドシリーズでは22打数9安打、3盗塁と活躍しチームをワールドシリーズ制覇に導く活躍をした。しかし、2年後の1919年に、チームはブラックソックス事件に巻き込まれ、多くの永久追放者を出すことになった。1920年に224安打、.372の打率を残すなど30代になってもコンスタントな活躍を続けていた。1923年と1924年には2年続けて盗塁王となる。1924年からの3年間はホワイトソックスの選手兼任監督を務めたが、自身もこの間一度盗塁王となっただけでなく、いずれのシーズンでも.340以上の打率を記録するなど、フィールドでもチームを引っ張る存在であった。
コロンビア大学在学中の1906年にフィラデルフィア・アスレチックスから「サリバン」という名でデビューした。1907年に本名でアスレチックスに加入。1909年に二塁手のレギュラーに定着し、打率.347、67盗塁を記録、翌1910年に81盗塁を記録して、初の盗塁王となった。アスレチックス時代は、コニー・マック監督の下で、スタフィー・マッキニス、ジャック・バリー、フランク・ベーカーらとともに、『10万ドルの内野陣』の一人として4度ワールドシリーズに出場した。コリンズは、当時「チョーク・グリップ」と呼ばれた独特のバットの握りから、高い打率を毎年コンスタントに残すことのできた打者で、1909年以降1915年までの間、7年連続で.320以上の打率を記録し続けていた。1914年には打率.344を記録し、同年代に活躍していたタイ・カッブらとの競り合いのなか首位打者（公式記録上はタイ・カッブが首位打者となっているが、出場不足とし、コリンズを首位打者とする記録もある）となり、シーズンの最優秀選手にも選ばれた。
ミサイル防衛に使われる他の迎撃ミサイルが車載あるいは艦載の可搬プラットフォームで運用されるのに対し、大型の迎撃ミサイルであるGBIは地下のミサイルサイロに固定配備される。アラスカ州のフォートグリーリー基地およびカリフォルニア州のヴァンデンバーグ空軍基地に配備が開始されており、オバマ政権においては合計30基を配備する方針が示されている。ジョージ・W・ブッシュ政権による東欧ミサイル防衛構想において、ブーストステージを2段に減らしたGBIの派生型をポーランドへ配備することが検討されていたが、それに反発するロシアの間で外交上の課題になっていた（新冷戦）。その後、オバマ政権はイランのICBMの脅威は低いと判断し、スタンダードミサイル SM-3配備へ計画を変更した。
飛行テストは1997年に開始され、1999年10月2日に初の迎撃試験に成功した。当初はEKVの開発が先行し、2002年までのテストは退役したICBM （ミニットマンII）を代替のブースターとして流用することで行われた。その後は各種レーダーとの連携や、専用ブースターとの統合テストなどを漸進的に行い、2008年末の時点で14回中8回の迎撃テストに成功している。開発製造の主契約企業はボーイングであり、迎撃体EKVおよび地上配備レーダーGBRをレイセオン、戦闘管理および指揮・統制・通信センター (BM/C3) をノースロップ・グラマンがそれぞれ担当している。ブースターは当初担当していたロッキード・マーティンの開発に遅れが生じたため、オービタル・サイエンシズに変更された。2017年5月30日、北朝鮮のミサイル開発の進展を受けて迎撃実験を行い、ICBMを想定した標的に対する迎撃に初めて成功した。標的のミサイルはマーシャル諸島の実験場から発射され、カリフォルニア州の基地から発射されたGBIで迎撃した。
一般に物理学では、ミクロな世界の第一原理法則にしたがって相互作用する粒子がシステムの時間発展を決めていると考えられている。しかし、日常の世界に現れるほとんどの考察の対象は、素粒子あるいは原子が莫大な数集まったシステムであり、第一原理に基づいてモデルを構築したり、計算を行うことは不可能である。このことから素朴に考えれば、我々が何かの現象を理解しうるということは絶望的に思える。ところが、世界が第一原理に従って発展しているという仮定から考えれば明らかではないことに、自然界には物理的なスケールの違う階層からなる階層構造があり、それぞれの階層においてなんらかの秩序が見られることが知られている（素粒子、原子、分子、高分子、固体、流体、細胞、組織、器官、群れ、社会、習慣、流行、伝染、生態系、地形、天候、惑星系、銀河、銀河団、宇宙、など）。そもそも、われわれ人間のような、外界に対する認識や解釈を行う知的能力を持った生物がいるということが世界がある程度の法則性を持つことの証拠である。そこで、一般に特定の階層に注目し、そこになりたつ普遍的な法則を推定しようという試みがなされ、様々な学問が存在することになる。数理モデルを構築するということは、注目しているシステムに関する現象論的な法則を数学的にモデル化するということである。つまり、数理モデルを構築する際は、そこに下位の階層の構造を知らなくても立てられる独立な法則が成り立っていることを信じているということになるだろう。必然的にシステムを目的のスケールにおいてよく記述するマクロな変数の導入が必要となる。数理モデルに導入されるそういった変数の数は少なければ少ないほどより単純でシンプルな現象への理解へと導く。こういった観点から、大成功していると思われるのは、熱力学、流体を記述するナビエ-ストークス方程式、物性論における平均場近似などがあげられる。また、量子論が知られた今となれば、巨視的な極限としてニュートン力学を現象論と呼ぶことができなくはない。また、一つ下の階層における法則が知られている場合には、それを構成要素として組み立てたモデルがよく作られ、さらにその下位の階層における構造は捨象する（例えば、気体分子運動論、電気回路、ニューラルネットワークなど）。しかし、生体や社会のように対象が複雑で、階層間の法則の分離の様子が自明でない場合や、スケールが一つ下の要素を考えるだけで要素数の多さやその多様性などにより変数が爆発的に多くなってしまうものとなれば、適切な変数の設定やモデル化ができるかどうかはもとより、人間に理解できる程度に単純で普遍的な現象論の存在を仮定すること自体に議論がわかれるところである。