実際に部品を改善した際に、実証試験に合格する可能性があることを確認するためにPOP（合格の確率）グラフを使用します。合格の確率グラフでは、改善量に対して実証試験に合格する確率がプロットされます。
POPグラフは複数の試験計画の比較にも使用できます。より協力な（POPの高い）m故障試験計画を選択します。
出力例
解釈
0故障試験に合格する確率は、改善比が0から10に増えるにつれて着実に増加します。しかし、改善比が10になっても、検定で合格する確率は80%強でしかありません。
（未知の）真の尺度パラメータが4,000であったとすると、改善比は4000/1000 = 4となり、検定に合格する確率はほぼ61%となります。
この実証試験に合格する可能性はさほど高くないため、改善比がそれなりに高くても、サンプルサイズの増加や許容できる最大故障回数の増加を検討することになります。
