fit_model_object << ( Response[1] << (Effect[1] << ... ) );

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

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) );

Parametric Formula( )

// パラメトリック計算式を、分析に使用したデータテーブルの

// 新しい列に保存する

fit_model_object << Get SAS Data Step

fit_model_object << Get MM SAS Data Step

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( );

obj << Get SQL prediction expression;

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;