X変数が1つしかない場合、X変数とY変数のプロットが作成されます。プロットには、現在のパラメータ値に基づくモデルが表示されます。現在のパラメータ値を変更するには、スライダを使用するか、またはプロットの下にあるボックスを編集します。起動ダイアログボックスで[グループ化]変数を指定した場合、グループごとに曲線が作成されます。
予測プロファイルが表示されます。[プロファイル]では、曲面を各X変数でスライスした断面が表示され、因子の最適設定を探索することができます。
グリッド計算で使用するパラメータの最小値を指定します。デフォルトの「最小値」は、解推定値から「近似標準誤差」の2.5倍を引いたものです。
グリッド計算で使用するパラメータの最大値を指定します。デフォルトの「最大値」は、解推定値に「近似標準誤差」の2.5倍を足したものです。
[実行]をクリックすると、指定したポイント数から構成されるグリッドが、新しいテーブルに作成されます。推定値がテーブルに含まれている場合は、その推定値の行が強調表示されます。
指定のY値からX値を予測します。推定されたXに対する標準誤差も計算されます。現在のモデル式に対する逆関数を、JMPが求められることが前提となります。標準誤差は、逆関数の1次Taylor展開による近似で求められます。また、信頼区間が、t分位点と標準誤差を使って、Wald法により求められます。
モデルに基づく予測の漸近信頼限界を保存します。これは、指定したX値における、Yの平均に対する信頼区間です。
個々の予測の漸近信頼限界を保存します。これは、指定したX値における、個々のY値に対する信頼区間です。
モデルに基づく予測の標準誤差が保存されます。これは、指定したX値における、Yの平均に対する標準誤差です。計算式はSqrt(VecQuadratic(行列1,ベクトル1))という形を取ります。「行列1」はパラメータ推定値の共分散行列、「ベクトル1」はモデル式を各パラメータについて偏微分した式を要素とするベクトルです。
個々の予測の標準誤差が保存されます。これは、指定したX値における、個々のY値に対する標準誤差です。計算式はSqrt(VecQuadratic(行列1,ベクトル1)+mse)という形を取ります。「行列1」はパラメータ推定値の共分散行列、「ベクトル1」はモデル式を各パラメータについて偏微分した式を要素とするベクトル、「mse」は誤差分散の推定値です。
個々の予測の信頼区間を計算する式が保存されます。これは、指定したX値における、個々のY値に対する信頼区間です。