「非線形回帰のあてはめ」レポートのタイトルバーにある赤い三角ボタンをクリックすると、次のようなオプションが表示されます。
パラメータの範囲
パラメータの範囲を設定します。このオプションを選択すると、設定パネルに編集ボックスが表示されます。制約を設けないパラメータについては、フィールドを空白にしておきます。
プロット
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。
反復オプション
このメニューには、反復計算のアルゴリズムに関するオプションが用意されています。
反復計算のログ
新しいウィンドウが開き、そこに反復計算の各ステップが記録されます。
数値微分のみ
モデルが複雑で解析的な微分を計算するのが困難であるような場合に効果的な機能です。また、解析的微分に基づく反復計算が収束しないようなケースに対しても役に立ちます。
中間計算式の展開
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。
Newton
最適化手法としてGauss-Newton法（通常の最小2乗法の場合）またはNewton-Raphson（損失関数のあるモデルの場合）が使われます。
準Newton SR1
最適化方法として準Newton SR1が使われます。
準Newton BFGS
最適化方法として準Newton BFGSが使われます。
現在の推定値を採用
このオプションを選択すると、たとえ推定値が収束していない場合でも、現在の推定値に基づいて「解」レポートを作成します。
微分した式の表示
非線形回帰式を微分した式（導関数）がJMPログに表示されます。微分した式の内容については、微分した式についてを参照してください。
スレッドを使用しない
反復計算が現在の1つのメインスレッドで実行されます。このオプションを選択しない場合、ほとんどの場合、別の1つのスレッドで反復計算は行われます。そのため、非線形回帰の反復計算中に他の処理を行っても、JMPの応答性は高いままです。しかし、中にはメインスレッドで実行すべきケース（たとえば、表示ルーチンを呼び出すような副作用があるモデル）もあるので、その場合にはこのオプションをオンにします。
プロファイル
応答曲面を表示するさまざまなプロファイルが用意されています。
プロファイル
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。
等高線プロファイル
等高線プロファイルが表示されます。2次元の等高線と3次元のメッシュプロットが表示されます。
曲面プロファイル
3次元の曲面プロットが作成されます。このオプションは、モデルに2つ以上のX変数がある場合のみ使用できます。
パラメータプロファイル
パラメータに対するSSEまたは損失を描いたプロファイルが作成されます。
パラメータ等高線プロファイル
パラメータに対するSSEまたは損失を描いた等高線プロファイルが作成されます。
パラメータ曲面プロファイル
パラメータに対するSSEまたは損失を描いた3次元の曲面プロファイルが作成されます。このオプションは、モデルに2つ以上のパラメータがある場合のみ使用できます。
グリッド上のSSE
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。
パラメータ
モデルのパラメータがリストされています。
最小値
グリッドにおけるパラメータの最小値を指定します。デフォルトの「最小値」は、求められたパラメータ推定値から「近似標準誤差」の2.5倍を引いたものです。
最大値
グリッドにおけるパラメータの最大値を指定します。デフォルトの「最大値」は、パラメータ推定値に「近似標準誤差」の2.5倍を足したものです。
ポイントの数
パラメータごとに、配置するグリッド点の個数を指定します。グリッドのデータテーブル内に作成される点の個数は、すべての［ポイントの数］値を掛け合わせたものになります。デフォルトでは、最初の2つのパラメータの［ポイントの数］が11個で、残りのパラメータは3個になっています。デフォルトとは別の値を指定するときは、グリッドのデータテーブルに現在のパラメータ推定値が含まれるようにするため、奇数値を指定してください。［ポイントの数］が0のパラメータに対しては、現在のパラメータ推定値だけがグリッドに配置されます。
［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。
元のパラメータに戻す
パラメータの値を、最初に設定したパラメータ値（計算式列のパラメータで指定されている値）に戻します。
解を記録
現在のパラメータ推定値と要約統計量を含む「記録したモデル」というレポートが作成されます。複数のモデルの結果を記録し、比較することができます。これは、パラメータに対する制約の異なるモデルや、異なるオプションであてはめたモデルを比較する場合に便利です。特定のモデルのラジオボタンをクリックすると、そのモデルがプロットに表示され、パラメータ推定値が「設定パネル」に表示されます。
カスタム推定値
パラメータの関数に対する推定値が表示されます。パラメータだけから成る式を指定してください。その指定された式に現在のパラメータ推定値が代入されて計算されます。また、1次のTaylor展開による近似に基づいて式の標準誤差も計算されます。
カスタム逆推定
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。
予測信頼限界の保存
モデルに基づく予測の漸近信頼限界を保存します。これは、所与のX値における、Yの平均に対する信頼区間です。
個別信頼限界の保存
個々の予測の漸近信頼限界を保存します。これは、所与のX値における、個々のY値に対する信頼区間です。
計算式の保存
モデルの分析結果をデータテーブル列に保存するためのオプションを含みます。
予測式の保存
現在のパラメータ推定値が含んだ予測式が保存されます。
予測値の標準誤差の保存
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。
個々の標準誤差の保存
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。
残差計算式の保存
残差の計算式が保存されます。
予測信頼限界の計算式の保存
モデルに基づく予測の信頼区間を計算する式が保存されます。これは、所与のX値における、Yの平均に対する信頼区間です。
個別信頼限界の計算式の保存
個々の予測の信頼区間を計算する式が保存されます。これは、所与のX値における、個々のY値に対する信頼区間です。
逆推定計算式の保存
モデルを逆推定するための計算式、逆推定の標準誤差、および個々の逆推定の標準誤差が保存されます。
解の計算式を保存
単純なケースの場合は［逆推定計算式の保存］と同じです。しかし、このコマンドを使うと、複数の変数をもつ予測式を扱うことができ、その予測式の変数に値を代入することができます。正しく機能するのは、演算子と関数が可逆で、それぞれ計算式の中に1回しか出てこない場合のみです。
このコマンドを選択してダイアログボックスが開いたら、解を求める変数を指定します。また、結果のデータテーブルの計算式で参照される列の名前を変更することもできます。列名ではなく、数値を指定することもできます。数値を指定した場合、それらの数値を代入して計算式が解かれます。
注: 標準誤差、信頼区間、および仮説検定が正しくなるのは、最小2乗推定が行われた場合か、負の対数尤度が損失関数として指定され最尤推定が行われた場合のみです。
予測式の表示
レポートの上部に、予測モデルまたは損失関数が表示されます。