レポート出力のフォーマットとレビューの制御コンピューターにはJMP 14.3とJMP 16.0を含む複数のバージョンのJMPProがインストールされています。どのバージョンでも、レポートウィンドウでカスタム書式を設定するオプションがありません。例えば、二変量（YとXのフィッティング）プラットフォームで「by」列を使用し、「by」列に80個の一意の値が設定されているとします。すべてのプロットを1つの列または1つの行に含めると、プロットの確認に時間がかかります。ドラッグ＆ドロップで操作するのは面倒です。実現したい機能は以下のとおりです。
- レポート出力の行数と行あたりのプロット数を指定します
- 2つの「by」列がある場合、レポート出力の特定の行に最初の「by」列のすべてのプロットを配置するオプションがあります。例えば、2つの「by」列があり、5つの一意の組み合わせがあるとします。列Aの値は{tea, coffee}、列Bの値は{milk, honey, sugar}です。データテーブルには、コーヒーと蜂蜜の組み合わせはどこにも表示されません。レポート出力の1行目には、「tea」のプロットが3つ（ミルク、蜂蜜、砂糖それぞれ1つずつ）表示されます。2行目には、「coffee」のプロットが2つ（ミルクと砂糖それぞれ1つずつ）表示されます。
私の質問は次のとおりです:
- JMP でこれをネイティブに実行する方法はありますか?
- そうでない場合、レポート ウィンドウをこのようにフォーマットできるスクリプトやアドインはありますか?
自分でスクリプトを作成できると思いますが、時間がかかるので、簡単なボタンを希望しています。 
マスカスタマイゼーションRe：レポート出力のフォーマットとレビューを制御しますネイティブな方法は思い浮かびません（しかし、まだいくつかあるかもしれません）ので、ここにあなたが始めるためのいくつかのスクリプトのアイデアがあります：
各行にあるレポートの数を制御するには、N列のラインナップボックスを使用できる必要があります。
Names Default To Here(1);
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Food Journal.jmp");
maxValsPerRow = 4;
nw = New window("", Lineup Box(N Col(maxValsPerRow),
Bivariate(Y(:Calories), X(:Fat), By(:Food Category, :Meal))
));
2つの「by」列の場合、およびByが変更されたときに新しい行に分割する場合（Eval（EvalExpr（））、使用法に注意）：
Names Default To Here(1);
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Food Journal.jmp");
uniqVals = Associative Array(Column(dt, "Meal")) << get keys;
maxValsPerRow = 15;
nw = New window("", vlb = V List box());
For(i = 1, i <= N Items(uniqVals), i++,
vlb << Append(Eval(EvalExpr(
Lineup Box(N Col(Expr(maxValsPerRow)),
Bivariate(Y(:Calories), X(:Fat), By(:Food Category, :Meal), Where(:Meal == Expr(uniqVals[i])))
)
))
));
レポート出力のフォーマットとレビューの制御Fit Group()関数を使用すると、3つのレポートを横に並べてレイアウトを変更するのは非常に簡単です。
簡単なJSLはこちら
names default to here(1);
// Open Data Table: big class.jmp
// → Data Table( "big class" )
Open( "$SAMPLE_DATA/big class.jmp" );
// For illustration, limit ages to only 3 levels
// Select matching cells
Data Table( "big class" ) << Select Where( :age == 12 | :age == 13 | :age == 14 );
// Subset data table
// → Data Table( "Subset of big class" )
Data Table( "big class" ) << Select Where( :age == 12 | :age == 13 | :age == 14 )
<< Subset( Selected Rows( 1 ), Selected columns only( 0 ) );
// Close Data Table: big class
Close( "big class" );
fg = fit group(
Bivariate( Y( :height ), X( :weight ), By( :sex, :age ) ));
fg<<ARRANGE in="" rows=""></ARRANGE>
<P>また、プロットを見るための方法としてレスポンススクリーニングを検討することをお勧めします。</P>
<P>分析=>スクリーニング=>応答スクリーニング</P>
