以下の節では、MANOVA、一般化線形モデル、名義および順序ロジスティック、標準最小2乗のスクリプト専用メッセージについて説明します。
Fit MANOVAオブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。
fit_model_object << ( Response[1] << (Effect[1] << ... ) );
3つ目のメッセージは次のいずれかになる場合があります。
Test Details // 個々の効果に対する検定の詳細の表示／非表示を切り替える
Centroid Plot // 個々の効果に対する正準プロットの表示／非表示を切り替える
Save Canonical Scores // 個々の効果に対する正準スコアを保存する
Contrast /* モデルの効果のさまざまな水準を対比する、カスタマイズした
F検定を実行する */
次の例は、応答関数（このデータでは「Sum」）の正準スコアを保存します。
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Dogs.jmp" );
obj = dt << Fit Model(
Y( :Name("Log(ヒスタミン0)"), :Name("Log(ヒスタミン1)"), :Name("Log(ヒスタミン3)"), :Name("Log(ヒスタミン5)") ),
Effects( :薬剤, :ヒスタミンの消耗 y or n, :薬剤 * :ヒスタミンの消耗 y or n ),
Personality( "Manova" ),
Run( Response Function( Sum ) )
);
obj << (Response[1] << (Effect[1] << Save Canonical Scores) );
Fit Generalized Linear Model オブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。このメッセージは、パラメトリック計算式を、データテーブルの新しい列に保存します。
Parametric Formula( )
Fit Nominal Logistic and Fit Ordinal Logisticオブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。
fit_model_object << Get SAS Data Step
// データにスコアをつけるためのSAS DATAステップを作成する
fit_model_object << Get MM SAS Data Step
// SAS Model Managerに登録できるSASコードを作成する
次のJSLメッセージは、あてはめられたモデルから、分散成分、p値、パラメータ推定値などの要求された項目を戻します。
fit_model_object << Get Variance Components( );
fit_model_object << Get Effect Names( );
fit_model_object << Get Effect PValues( );
fit_model_object << Get Estimates( );
fit_model_object << Get Parameter Names( );
fit_model_object << Get Random Effect Names( );
fit_model_object << Get Std Errors( );
fit_model_object << Get X Matrix( );
fit_model_object << Get XPX Inverse( );
fit_model_object << Get Y Matrix( );
Standard Least Squaresオブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。
obj << Get SQL prediction expression;
次の例は、予測式をSQL式として保存し、それらをログに出力します。
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Tiretread.jmp" );
obj = dt << Fit Model(
Y( :摩擦, :硬度 ),
Effects( :シリカ, :シラン, :硫黄 ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Run
);
code = obj << Get SQL Prediction Expression;