dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
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2.
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二変量プラットフォームを起動し、そのプラットフォーム参照を「biv」に割り当てます。
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biv = dt << Bivariate( Y( :Name("体重(ポンド)")), X( :Name("身長(インチ)")) );
// プラットフォームの参照
biv << Fit Spline( 1000000 ) << Fit Mean;
biv << Fit Polynomial( 4, {Line Color( RGBColor( 1, 0.5, 0 ) )}); // 次数4、オレンジ色の曲線
biv << ( Curve[1] << Line Color( red ) ); // 最初の曲線は赤色
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4.
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レポートレイヤーをrbivに割り当てます。
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rbiv = biv << Report;
rbiv[Frame Box( 1 )] << Size Window( 500, 700 );
biv << Scroll Window( {0, 0} );
rbiv = biv << Report; // レポートへの参照
Show Properties( rbiv ); // レポートのプロパティを表示する
rbiv["平均のあてはめ"] << Close( 0 );
Close()は、ブール関数（真または偽）で、0を渡すとアウトラインは閉じません。
rbiv["あてはめの要約"] << Select;
rbiv["パラメータ推定値"] << Select;
rbiv["分散分析"] << Select;
rbiv["多項式のあてはめ 次数=4", "パラメータ ?", Column Box( "推定値" )] << Select; // アウトラインツリーの下位層にある要素を選択
rbiv << Deselect;
pe = rbiv["多項式のあてはめ 次数=4", "パラメータ ?"];
ests = pe[Number Col Box( "推定値" )];
ests << Set Format( 12, 6 );
Set Formatの第1引数では、全体の列幅を表示する文字数で指定します。第2引数では小数点以下の桁数を指定します。
図11.8 レポートに変更を適用
terms = pe[String Col Box( "項" )]; // 項の列を見つける estimate = .; // 3次の項がない場合にそなえて初期値を設定 Try(
For( i = 1, i < 10, i++, If( Contains( terms << Get( i ), "^3" ), // get(i)は、Tryによって処理されるテーブルの末尾で停止する
estimate = ests << Get( i ); Break(); ) ) ); Show( estimate );
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10.
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For()ループを使って、目的の項の行数を数えます。For()の2番目の引数が条件であることを思い出してください。条件のテストが真である限り、ループは続きます。この場合は、「項の列が"^3"でなく、10番目の行に到達していない」という条件がテストされています。探している文字列が見つかった時点で（Break()により）ループは終了し、iの値は一致した行の番号になっています。これを利用して、For()による反復処理の後、推定値列に対するGetメッセージの引数としてiを用いています。
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myVector = rbiv[Table Box( 5 )][Number Col Box( "平方和" )] << Get as Matrix;
// 平方和列の値を行列として取得する
dt << New Column( "平方和", Values( myVector ) );
// Big Class.jmpに「平方和」という新しい列を作成する
// 列にmyVectorの値を挿入する
rbiv[Table Box( 5 )] << Make Data Table( "分散分析表" );
// 5番目テーブルボックスの値を新しいデータテーブルに挿入する
rbiv[Axis Box( 1 )] << Min( 70 ) << Max( 170 ); // Y軸を設定する
rbiv[Axis Box( 2 )] << Min( 50 ) << Max( 70 ); // X軸を設定する
rbiv[Picture Box( 1 )] << Copy Picture;