JMP 18 和 JMP Pro 18 提供了许多新功能。观看一些关键新功能的视频，并下载期刊以亲自尝试 JMP 18 中的一些技术。请注意，要使用一些功能，您需要 JMP Pro 18。
观看下面的整个视频，或单击项目符号列表中的标题仅查看列表中有关该主题的片段。
查看如何使用：
@HydeMiller和@MikeD_Anderson在现场网络研讨会上回答了问题。
问：如何使用可折叠注释？
答：从 Graph Builder 中的图表开始，从注释图标开始。要折叠注释，请右键单击注释并选择最小化。折叠的注释将显示为“i”图标。请参阅下面的视频。
问：请阐明如何使用置信区间？
答：刻画器上的阴影区域是线本身的置信区间。因此，数据中有一条拟合线，置信区间显示该拟合线可能位于何处。这是线的置信度。它不是值的置信区间。现在，如果您转到红色三角形菜单，则可以使用预测区间，它们显示预测值本身的置信区间。有一条浅绿色线，然后是与显示预测区间置信度的线相对应的数字。在 JMP 18 中，您现在可以在预测刻画器上显示它们两者。观看视频：
Patrick Guiliano @ PatrickGiuliano，JMP 技术支持在网络研讨会后发送了此信息：
以下评论来自另一位 JMP 用户。“置信度”线（见图）略微弯曲，并定义了一个二维空间，我们声称真正的线性回归线存在于该空间中；也就是说，如果我们想象观察到的线性回归线可以围绕 Xavg、Yavg 点旋转，但只能在该空间内旋转（即旋转线必须完全保持在置信度线内），则该线的真实参数斜率被称为介于通过执行此类旋转可能的最大斜率和最小斜率之间，置信度 = 我们用于计算这些置信度线的任何置信度值。因此，置信度线可用于预测特定 X 值下 AVG Y 值的最坏情况。
预测区间线也略有弯曲；它们定义了一个二维空间，在这个空间中，我们预测获得的下一个 X、Y 值将发生。我们离 Xavg、Yavg 点越近，我们的预测就越有信心，离 Xavg、Yavg 点越远，我们的预测就越没有信心，这就是线条看起来弯曲的原因。
问：这些方程式可以用 Profiler 来处理吗？
答：此版本没有。他们专注于核心框架。您可以将该请求添加到 J MP 愿望清单中，以供将来发布。
问：是否可以从 Python 调用 JMP？IE 与您展示的相反，其中 JMP 调用 Python。
答：有些调用是双向的。 文档会说明哪些调用是允许的。
资源
关于置信区间的问题，以及 JMP 18 中分析器中显示的置信区间 (CI) 和预测区间 (PI) 之间的区别，这里有一个来自我们统计知识门户的很好的参考，它直观地描述了上面的书面解释（特别是在 CI 的背景下）： 简单线性回归 | 统计学简介 | JMP 。
