“估计值”菜单提供有关模型参数的更多详细信息。为了更好地理解估计值，您可能需要查看 JMP 对名义型和有序型效应编码所用的方法。请参见“定制检验”示例的详细信息、名义型因子和有序型因子。
若模型包含随机效应，则“估计值”菜单中仅提供以下适用的选项。
“估计值”菜单提供以下选项：
显示预测表达式
显示或隐藏包含估计模型的方程的“预测表达式”报表。相关示例，请参见显示预测表达式。
排序后的估计值
显示或隐藏“排序后的参数估计值”报表，该报表在筛选情形下很有用。若设计不饱和，该报表是“参数估计值”报表，其中除截距之外的项按照显著性的降序排列。若设计是饱和的，则提供伪 t 检验。请参见排序后的估计值。
扩展后的估计值
（仅当至少有一个效应非连续型时才可用。）显示或隐藏“扩展后的估计值”报表，该报表通过给出名义型效应的所有水平的参数估计值扩展了“参数估计值”报表。请参见扩展后的估计值。
指标参数化估计值
（仅当模型效应之间存在名义型列时可用。）显示或隐藏“指标函数参数化”报表，该报表包含使用经典指标函数将模型中的名义型效应参数化后的参数估计值。请参见指标参数化估计值。
序贯检验
显示或隐藏“序贯（1 型）检验”报表，该报表包含效应按顺序添加到模型后的平方和。基于序贯平方和执行 F 检验。请参见序贯检验。
定制检验
支持您检验定制假设。请参见定制检验。
多重比较
使您可以指定效应水平的比较。这些比较可涉及单个效应，您也可以定义灵活的定制比较。您可以与总均值、控制均值进行比较，也可以使用 Tukey HSD 或 Student t 获取所有配对比较。指定 Student t 方法时，还可以执行等价性检验来识别有实际意义的配对差值。请参见多重比较。
比较斜率
（仅当有一个名义型项、一个连续型项以及它们针对固定效应的交互作用效应时才可用。）生成一个报表，该报表支持您比较协方差分析 (ANCOVA) 模型中交互作用效应的每个水平的斜率。请参见比较斜率。
联合因子检验
（仅当模型包含交互作用时可用。）对于模型中的每个主效应，显示或隐藏对涉及该主效应的所有参数的联合检验。请参见联合因子检验。
逆预测
使您可以对一个或多个响应值预测解释变量的值。请参见逆预测。
Cox 混料
（仅当模型包含混料效应时可用。）为 Cox 混料模型生成参数估计值。使用这些估计值可导出因子效应，并相对于设计空间中的参考点估计响应曲面形状。请参见Cox 混料。
参数功效
向“参数估计值”报表添加列，这些列提供与相应的假设检验相关的功效和其他详细信息。请参见参数功效。
估计值的相关性
显示或隐藏模型中所有参数估计值的相关性矩阵。请参见估计值的相关性。
误差指定
（仅当不存在随机效应时才可用。）指定用于“拟合最小二乘法”报表中的标准误差和检验的误差方差和误差自由度。请注意，更改“误差指定”不会影响“学生化残差”图和“Box Cox 变换”报表。若“误差指定”是“纯误差”或“指定”，则“方差分析”报表中将显示一个附加列。请参见方差分析。
默认估计值
使用模型的标准均方根误差和误差自由度计算所有检验和标准误差。
纯误差
使用“失拟”报表中的纯误差均方和相关的自由度计算所有检验和标准误差。请参见失拟。
警告：若纯误差自由度为 1，则会显示一条警告消息，指示检验较弱且置信限较大。
指定
使用用户指定的误差方差和误差自由度值计算所有检验和标准误差。