確率プロットは、分布概要プロットの右上隅にあります。
確率図を使って、選択した分布がどれだけデータに適合しているかを評価してください。点がフィットした線に沿っているなら、その分布を用いてデータをモデル化するのは合理的です。
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ポイントの上に置くと、Minitabは観測された故障時間と推定累積確率を表示します。
直線は適合分布に基づいています。フィッティングラインにポインターをかざすと、Minitabはさまざまなパーセンテージのパーセンタイル表を表示します。
アンダーソン・ダーリング統計量(形容詞)は分布の適合度を測定します。Anderson-Darling値が大幅に小さいほど、一般に、分布がデータによく適合していることを示します。ただし、差がわずかな場合、実際には関連性がないことがあります。また、異なる分布で計算された値は、直接は比較できません。したがって、確率図やその他の情報を使って分布適合度を評価すべきです。
別の推定法（最小二乗（LSXY）法）を使用する場合、ピアソン相関係数が計算されます。相関係数は1を超えてはならない正の数です。相関係数が高いほど、分布がより良い適合を提供していることが一般的です。
出力例
解釈
エンジン巻揚部品データの確率プロット上で、両方の変数の適合線は対数正規分布に基づいています。
各変数に対して、データはフィットした線に沿っているように見えます。したがって、対数正規分布はデータをモデル化するのに適切な分布と考えられます。
