从“拟合曲线”红色小三角菜单中选择以下任意内置模型。请参见模型公式。
多项式
拟合一阶到五阶多项式。
S 形曲线
拟合 Logistic、Probit、Gompertz 和 Weibull 模型。这些模型呈 S 形，具有上下渐近线。双参数、三参数和四参数 Logistic 模型以及双参数和四参数 Probit 模型都是对称的。五参数 Logistic 和双 Gompertz 模型不对称。仅当响应介于 0 与 1 之间时，双参数 Logistic 才可用。仅当响应值和回归变量值均不为负值时，Weibull Growth 才可用。举例来说，学习曲线和肿瘤生长建模曲线是 S 形曲线，这两种曲线都是起初增长而后增长逐渐减弱。
指数增长和衰减
拟合“指数”、“双指数”、“机理生长”和“细胞生长”模型。双参数指数和三参数指数相似，但是三参数模型有渐近线。双指数模型假定有两个不同的增长或衰减过程。机理生长和三参数指数模型一直保持增长，但增长率会减慢，因此模型具有渐近线。举例来说，病毒传播和药物半衰期分别符合指数增长和指数衰减函数。
峰值模型
拟合高斯峰值和 Lorentzian 峰值模型。这些模型增长到峰值然后衰减。高斯峰值模型是统一尺度版本的高斯概率密度函数 (PDF)。Lorentzian 峰值模型是统一尺度版本的 Cauchy 分布（连续概率分布）。这些模型可用于某些化学浓度试验和人工神经网络。
药代动力学模型
拟合“单室口服剂量”模型、“双室快速静脉注射剂量”模型和“四参数双指数”模型。该选项用于对体内的药物浓度建模。
拟合米氏方程
拟合米氏方程生化动力学模型，该模型将酶促反应率与底物浓度联系起来。
请参见《使用 JMP》中的本地数据过滤器、“重新运行”菜单和“保存脚本”菜单 ，获取有关下列选项的信息：
本地数据过滤器
显示或隐藏支持您过滤特定报表中使用的数据的本地数据过滤器。
重新运行
包含使您可以重复或重新启动分析的选项。在支持该功能的平台中，“自动重新计算”选项立即在相应报表窗口中反映您对数据表所做的更改。
保存脚本
包含的选项支持您保存可将报表重现到若干目标的脚本。
保存“依据”组脚本
包含使您可以保存脚本的选项，可将为“依据”变量的所有水平重新生成平台报表的脚本保存到多个不同的位置。仅当在启动窗口中指定“依据”变量时才可用。