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。
計算式に使われている列の中に、さらに計算式が含まれている場合に、（他の列を参照している）内側の式が代入されます。このオプションを使うときに、特定の列だけ展開されないようにするには、展開したくない列の列プロパティにおいて「その他」を選択し、「計算式の展開」（英語名は「Expand Formula」）という名前の列プロパティを作成し、その値を0とします。
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。
反復計算によって求められたパラメータ推定値の周囲にグリッドを作成し、各グリッド点での誤差平方和（SSE）を計算します。反復計算によって求められたパラメータ推定値におけるSSEが最小になっている状態が、理想です。このオプションを選択すると、「出力のグリッドを指定」が表示され、次のようなオプションが使用できます。
［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、新しいデータテーブルに作成されます。現在のパラメータ推定値がデータテーブルに含まれている場合は、そ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、標準誤差と、t分布の分位点を使って、Wald法により求められます。
モデルに基づく予測値に対する標準誤差が保存されます。これは、所与の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。
個々の予測に対する標準誤差が保存されます。これは、所与の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。