このウィッシュリストのリクエストのきっかけは何だったのでしょうか？
直交回帰分析による完全な統計情報を求める顧客からの要望が多数寄せられています。この点に関して、顧客は当社をMinitabと比較しており、当社は劣っていると見られています。当社は、さらにサービスを向上させる機会を他にも持っています。この点に関しては機能を備えている（参照： 応答スクリーニングへの直交回帰の追加）が、これは比較において重大な欠陥として指摘されている。調査によると、2017年まで遡る、あるいはそれ以前から、社内外から複数の要望が寄せられている。参照：
https://jmpdiscovery.atlassian.net/browse/JMP-8670
https://jmpdiscovery.atlassian.net/browse/JMP-8617
https://jmpdiscovery.atlassian.net/browse/JMP-13667
https://jmpdiscovery.atlassian.net/browse/JMP-8639
ご希望される新機能、改善点、または解決策についてご説明ください。
マーク・ベイリー氏の提案（ https://jmpdiscovery.atlassian.net/browse/JMP-13667 ）は、顧客からの要望を反映しています。私が付け加えるとしたら、すべての推定値と統計値に信頼区間を表示することです。
「直交フィットのレポートでは、直線フィットなどの他のフィットで利用できる情報の多くが省略されています。（直線フィットと直交フィットの例を示す画像を参照してください。）ユーザーにより多くの結果を提供するために、追加情報をどのように追加できるかを調査してください。たとえば、直交フィットは、新しいテスト方法が標準的な方法と比較可能かどうかを評価するための一般的な方法です。JMP 4 以降で利用できる回帰結果は、切片の推定値と傾きの点推定値および区間推定値のみです。方法の比較には、切片と傾きの両方に関する決定が含まれます。」
他の適合結果と同様に、適合度の要約、分散分析、パラメータ推定値などの適切な情報を追加してください。
この新機能が提供された場合、あなたや他のユーザーにとってどのようなメリットがありますか？
直交回帰は、半導体製造における計測機器間のマッチングによく用いられる手法です。これらの分析では、切片と傾きの信頼区間（CI）が不可欠です。しかし、弊社ではこれらの統計情報を両方とも提供しておらず、お客様に手計算で必要な信頼区間を取得していただくという、非常に特殊な状況となっています。
これは外部顧客からの依頼ですか？
エンテグリス、シーゲイト、サムスン。
この機能や解決策を備えた競合ソフトウェアパッケージで、私たちが知っておくべきものはありますか？
Minitab、Pythonベースのソリューションなど...直交回帰/デミング回帰を行うほぼすべての企業が、私たちを除いてこれらを使用しています。
これは顧客における契約更新、拡張、または導入に影響を与えるでしょうか？また、この問題に対処しない場合、顧客アカウントが危険にさらされるでしょうか？
私たちはこれらの顧客向けトレーニングプログラムに積極的に参加し、その過程で競合他社を自然な形で排除しようとしています。コア機能が十分にカバーされていないと、活動が停滞・阻害され、事業拡大や導入の取り組みに悪影響を及ぼします。
こんにちは、 @MikeD_Anderson さん。これは JMP 20 で提供される予定です: 二変量適合における直交回帰の信頼区間。
