確率プロットを使用すると、一般的な分布の適合度を比較して、最適適合分布を選択できます。データ点が特定の確率プロットの比較的直線上にある場合、その分布を使用してデータをモデル化するのが妥当であると結論付けられます。したがって、最適適合分布とは、点が最も緊密に適合線を従っている分布を指します。
プロット上の点は、ノンパラメトリック法に基づく推定百分位数です。ポインターをデータ点上に置くと、観測された故障時間と推定累積確率が表示されます。
直線は適合分布に基づいています。この例では、ワイブル、対数正規、指数、正規が適合分布です。ポインターを適合線上に置くと、各種パーセントの百分位数表が表示されます。
最尤推定法（MLE）の場合、Anderson-Darling（adj）統計量を表示して、各分布の適合度を評価します。
最小二乗（LSXY）推定法を使用すると、1以下の正の数になるピアソン相関係数を表示します。この値が大きいほど、その分布がデータにうまくあてはまることを示しています。
注
Anderson-Darling（adj）統計量の解釈に関する詳細については、「適合度」を参照してください。
出力例
解釈
マフラーデータの場合、確率プロットでは、ワイブル分布と正規分布がデータにあてはまることがわかります。
