「推定値」メニューは、モデルパラメータに関する分析を行います。JMPで算出される推定値を理解するには、JMPにおいて名義尺度や順序尺度の効果がどのようにコード変換されるかを確認してください。カスタム検定の例に関する詳細、名義尺度の因子、および順序尺度の因子を参照してください。
［推定値］メニューでは次のオプションが用意されています。ただし、モデルに変量効果が含まれている場合は、いくつかのオプションは使えません。
［推定値］メニューには、次のようなオプションがあります。
予測式の表示
モデルの予測式を含んだ「予測式」レポートを表示します。例については、予測式の表示を参照してください。
推定値の並べ替え
「並べ替えたパラメータ推定値」レポートを表示／非表示にします。これは、スクリーニングの際に便利です。実験計画が飽和計画ではない場合、このレポートは、「パラメータ推定値」レポートにおける切片以外の項を、p値の小さい順に並び替えたものになります。実験計画が飽和計画の場合、疑似t検定が実行されます。推定値の並べ替えを参照してください。
全水準の推定値
「全水準の推定値」レポートを表示／非表示にします。このレポートでは、名義尺度である効果の全水準に関して、パラメータ推定値が求められます。全水準の推定値を参照してください。
指示変数に対する推定値
（モデル効果の中に名義尺度の列がある場合のみ。）「指示変数に対する推定値」レポートを表示／非表示にします。このレポートでは、名義尺度の効果を0,1の指示変数によりコーディングしたときのパラメータ推定値を求めています。指示変数に対する推定値を参照してください。
逐次検定
「逐次(タイプ1)検定」レポートを表示／非表示にします。このレポートの平方和は、モデルに1つずつ効果が追加されていったときのモデル平方和の増加量です。また、F検定が、このタイプI平方和に基づいて計算されています。逐次検定を参照してください。
カスタム検定
ユーザ自身が定義した仮説を検定します。カスタム検定を参照してください。
多重比較
効果水準の比較を指定できます。1つの効果内で水準の比較を行ったり、分析者が自由に比較を定義したりできます。全体平均との比較や、コントロール群との比較が行えます。TukeyのHSD検定やStudentのt検定といった、すべてのペアの比較も行えます。Studentのt検定においては同等性検定も行えます。同等性検定では、実質的にゼロとみなす差を指定する必要があります。多重比較を参照してください。
傾きの比較
（名義尺度の項が１つ、連続尺度の項が１つ、および固定効果に対する両方の交互作用があるときだけ使用可能。）共分散分析（ANCOVA）モデルの交互作用の各水準の傾きを比較するレポートを作成します。傾きの比較を参照してください。
複合因子検定
（モデルに交互作用がある場合にのみ利用可能。）モデルの主効果ごとに、その主効果に関連するパラメータすべての同時検定を表示／非表示にします。複合因子検定を参照してください。
逆推定
応答変数が特定の値となるような、説明変数の値を予測します。逆推定を参照してください。
Cox配合
（モデルに配合効果が含まれているときのみ使用可能。）Cox配合モデルのパラメータ推定値を求めます。計算された推定値から、因子の効果と応答曲面の形状を解釈できます。Cox配合を参照してください。
パラメータに対する検出力
「パラメータ推定値」レポートに、対応する仮説検定に関連する検出力とその他の詳細を示した列を追加します。パラメータに対する検出力を参照してください。
推定値の相関
モデル内のすべてのパラメータ推定値間の相関行列を表示／非表示にします。推定値の相関を参照してください。
誤差の指定
（変量効果がない場合にのみ使用できます。）「最小2乗法によるあてはめ」レポートの標準誤差と検定に使用する誤差の分散と誤差の自由度を指定します。なお、誤差の指定方法を変更しても、「スチューデント化残差」プロットと「Box Cox変換」レポートは影響を受けません。また、［誤差の指定］で［純粋誤差］または［指定した値］を選択した場合、「分散分析」レポートに列が追加されます。分散分析を参照してください。
デフォルトの推定値
あてはめたモデルに対して計算された誤差標準偏差（RMSE）と誤差自由度を使って、すべての検定と標準誤差を計算します。
純粋誤差
「あてはまりの悪さ」レポートにある純粋誤差の平均平方とその自由度を使って、すべての検定と標準誤差を計算します。あてはまりの悪さ(LOF)を参照してください。
警告: 純粋誤差の自由度が1の場合、検定の検出力が小さく、信頼限界が大きくなることを示す警告メッセージが表示されます。
指定した値
ユーザが指定した誤差分散と誤差自由度を使って、すべての検定と標本誤差を計算します。