確率プロットは、各観測値（反復値を含む）の値を推定累積確率に対比させてプロットすることにより、サンプルから推定累積分布関数（CDF）を作成します。
Minitabでは、で選択したもの（デフォルトは中央値順位）に合わせて、次式の1つを使用して推定された累積確率を計算します。各計算式で、nは観測値の数、iは各観測値の順位を示します。したがって、i = 1が最小値でi = nが最大値になります。
- 中央値順位（ベナード）
- 平均順位（ハード-ジョンソン）
- 修正されたカプラン-マイヤー（ヘイズン）
- カプランｰマイヤー
注
カプランｰマイヤー法により、最大の観測値ではp = 1になります。その結果得られた値は、プロットでは使用されないので、かわりに最大のpを、先行するpと1との距離の90％として計算します。
適合分布線は、指示されたパラメータ（推定値または経験値のいずれか）を持つ、選択した論理的分布の累積分布関数を表します。パラメータの経験値を指定しない場合は、最小二乗推定法（正規分布または対数正規分布）または最尤推定法（その他の分布）を使ってパラメータを推定します。
Y値（場合によってはX値）は、適合ラインが線形になるように変換されます。ただし、目盛ラベルは未変換値と一致するラベルのままです。つまり、選択した分布がデータに適合する限り、プロットされる点は直線を形成します。
次の表は、各分布で使用される変換を示します。
| 分布 | X座標 | Y座標（スコア） |
|---|---|---|
| 正規 | データ |  (p) |
| 対数正規 | ln（データ） | (p) |
| 3パラメータ対数正規 | ln（データ～しきい値） | (p) |
| ガンマ | ln（データ） | G-1(p), k |
| 3パラメータガンマ | ln（データ～しきい値） | G-1(p), k |
| 指数 | ln（データ） | ln(-ln(1 - p)) |
| 2パラメータ指数 | ln（データ～しきい値） | ln(-ln(1 - p)) |
| 最小極値 | データ | ln(-ln(1 - p)) |
| ワイブル | ln（データ） | ln(-ln(1 - p)) |
| 3パラメータワイブル | ln（データ～しきい値） | ln(-ln(1 - p)) |
| 最大極値 | データ | -ln(-ln(p)) |
| ロジスティック | データ |
 |
| 対数ロジスティック | ln（データ） |
 |
| 3パラメータ対数ロジスティック | ln（データ～しきい値） |
 |
重要
しきい値に対して調整されていないデータをプロットする場合、適合度は直線では示されません。
表記
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| データ | 観測値のデータ値 |
| In(x) | xの自然対数 |
| (p) | 標準正規分布の逆累積分布関数によって返されるpの値 |
| G-1(p),k | ガンマ分布の逆累積分布関数（形状 = k、尺度 = 1）によってpに値が返ります。経験値を入力しない限り、この推定された形状パラメータが使用されます。 |
