「モデルのあてはめ」ダイアログオブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。
model_dialog_object << Cauchy Fit( 0|1 ); //応答のスクリーニング
model_dialog_object << Choose High Target( 0|1 ); //名義ロジスティック
model_dialog_object << Generalized Distribution( string ); //一般化回帰
model_dialog_object << GLM Distribution( string ); //一般化線形モデル
model_dialog_object << Max Iterations( number ); //PLS回帰
model_dialog_object << Power Link Parameter( number ); //一般化線形モデル
model_dialog_object << Robust Fit( 0|1 ); //応答のスクリーニング
model_dialog_object << Run Model;
model_dialog_object << Suppress Warnings for Missing Effects;
以下の節では、MANOVA、一般化線形モデル、一般化回帰、名義および順序ロジスティック、標準最小2乗、ステップワイズ法のスクリプト専用メッセージについて説明します。
Fit MANOVAオブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。
fit_model_object << ( Response[1] << (Effect[1] << ... ) );
3つ目のメッセージ（最後のメッセージ）には、次のいずれかを指定できます。
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 */
次の例は、応答関数（このデータでは「Sum」）の正準スコアを保存します。
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Dogs.jmp" );
obj = dt << Fit Model(
Y( :"Log(ヒスタミン0)"n, :"Log(ヒスタミン1)"n, :"Log(ヒスタミン3)"n, :"Log(ヒスタミン5)"n ),
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) );
Fit Generalized Linear Modelオブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。
fit_model_object << GLM Distribution( distribution );
fit_model_object << Parametric Formula;
fit_model_object << Power Link Parameter( number );
Fit Generalized Regressionオブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。
fit_model_object << Fit( ... );
fit_model_object << Get X Matrix;
Fit Generalized Regressionオブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。このメッセージは、個々のモデルのあてはめに対して送る必要があります。モデルのあてはめには、レポートに表示された順番に番号が付けられています。
fit_model_object << (Fit[n] << Get Prediction Formula);
fit_model_object << (Fit[n] << Set Solution ID( number ));
fit_model_object << (Fit[n] << Step Backward);
fit_model_object << (Fit[n] << Step Forward);
Fit Nominal LogisticおよびFit Ordinal Logisticオブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。
fit_model_object << Get Confusion Matrix Test;
fit_model_object << Get Confusion Matrix Training;
fit_model_object << Get Confusion Matrix Validation;
fit_model_object << Get Confusion Rates Test;
fit_model_object << Get Confusion Rates Training;
fit_model_object << Get Confusion Rates Validation;
fit_model_object << Get MM SAS Data Step
fit_model_object << Get SAS Data Step
fit_model_object << Get Measures;
fit_model_object << Get Probability Formulas;
Fit Nominal Logisticオブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。
fit_model_object << Positive Level( level );
Fit Least Squaresオブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。
fit_model_object << Get Conditional Formula;
fit_model_object << Get Effect Names;
fit_model_object << Get Effect PValues;
fit_model_object << Get Estimates;
fit_model_object << Get Indiv Confid Limit Formula;
fit_model_object << Get Mean Confid Limit Formula;
fit_model_object << Get Measures;
fit_model_object << Get MM SAS DATA Step;
fit_model_object << Get Parameter Names;
fit_model_object << Get Parameterized Formula;
fit_model_object << Get Prediction Formula;
fit_model_object << Get Random Effect Names;
fit_model_object << Get Std Errors;
fit_model_object << Get Standard Error Formula;
fit_model_object << Get Variance Components;
fit_model_object << Get X Matrix;
fit_model_object << Get XPX Inverse;
fit_model_object << Get Y Matrix;
fit_model_object << Profiler( Extrapolation Control Criterion( string ) );
fit_model_object << Show VIF;
Fit Stepwiseオブジェクトに対する次のメッセージは、JSLでのみ使用できます。
fit_stepwise_object << Backward Step;
fit_stepwise_object << Enter( column );
fit_stepwise_object << Finish; // preferred in scripts over << Go
fit_stepwise_object << Forward Step;
fit_stepwise_object << Get Measures;
fit_stepwise_object << Lock( column );
fit_stepwise_object << Prob to Enter( number );
fit_stepwise_object << Prob to Leave( number );
fit_stepwise_object << Remove( column );
fit_stepwise_object << Unlock( column );