获取概率图点的方法

概率图通过根据其估计累积概率标绘每个观测值（包括重复的值），从样本创建估计的累积分布函数 (CDF)。

Minitab 通过使用以下公式之一，根据在文件 > 选项 > 单个图形 > 概率图中选择的内容（默认情况下选择中位数秩）计算估计的累积概率。对于每个公式，使 n 等于观测值个数，使 i 等于每个观测值的秩顺序，这样 i = 1 表示最小值，而 i = n 表示最大值。

中位数秩 (Benard)

均值秩 (Herd-Johnson)

修正后 Kaplan-Meier (Hazen)

Kaplan-Meier

拟合分布线表示具有所指参数（估计参数或历史参数）的所选理论分布的 CDF。如果未提供历史参数，则 Minitab 将使用最小二乘估计（正态分布或对数正态分布）或极大似然估计（其他分布）来估计参数。

Y 值（在某些情况下是 X 值）将变换，以使拟合线为线性。但是，刻度标签始终与未变换值保持一致。因此，当所选分布与数据达到完全拟合的程度时，标绘点形成一条直线。

下表显示了对每种分布使用的变换。

分布	X 坐标	Y 坐标（分值）
正态	数据	(p)
对数正态	ln(数据)	(p)
3 参数对数正态	ln(数据 - 阈值)	(p)
Gamma	ln(数据)	G-1(p), k
3 参数 Gamma	ln(数据 - 阈值)	G-1(p), k
指数	ln(数据)	ln(-ln(1 - p))
双参数指数	ln(数据 - 阈值)	ln(-ln(1 - p))
最小极值	数据	ln(-ln(1 - p))
Weibull	ln(数据)	ln(-ln(1 - p))
3 参数 Weibull	ln(数据 - 阈值)	ln(-ln(1 - p))
最大极值	数据	-ln(-ln(p))
Logistic	数据
对数 Logistic	ln(数据)
3 参数对数 Logistic	ln(数据 - 阈值)