总体能力的 Z LSL、Z.USL 和基准 Z 值
通过使用相应统计值的标准正态 (0,1) 分布查找 Z 值，来计算整体能力的基准 Z 值统计量。
其中：
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| Φ (X) | 标准正态分布的累积分布函数 (CDF) |
| Φ-1 (X) | 标准正态分布的反向 CDF |
 | 整体标准差 |
具有两个规格限的过程的基准 Z 值的置信区间
双侧区间
其中
要计算 
，将公式中参数的样本估计值替换为 
:
其中
单侧置信上限
要计算单侧置信上限，请更改
到 
在 U的定义中。
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
 | 估计的超出规格限的尾部概率 |
 | 标准正态分布的第 (1 - α /2) 个百分位数 |
| α | 置信水平的 alpha |
 | 过程均值（从样本日期或历史值估计） |
| s | 子组内样本标准差 |
| υ | s的自由度 |
 | 来自标准正态分布的累积分布函数 (CDF) |
 | 标准正态分布中的概率密度函数 （PDF） |
| USL | 规格上限 |
| LSL | 规格下限 |
 | 来自标准正态分布的逆 CDF |
具有一个规格限的过程的基准 Z 值的置信区间
基准 Z 值的置信区间计算取决于过程具有的规格限。
规格下限，双侧置信区间
规格下限，单侧置信边界
Minitab 求解以下等式以求出 p1：
其中
规格上限，双侧置信区间
规格上限，单侧置信边界
Minitab 求解以下等式以求出 p2：
其中
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| LSL | 规格下限 |
| USL | 规格上限 |
| α | 置信水平的 alpha |
 | 来自标准正态分布的累积分布函数 (CDF) |
 | 来自标准正态分布的逆 CDF |
 | 标准正态分布的第 (1 - α /2) 个百分位数 |
| N | 测量值的总数 |
| υ | s的自由度 |
 | 过程均值（从样本日期或历史值估计） |
| s | 样本整体标准差 |
 | 作为非中心 T 分布分布的随机变量，具有  自由度和非中心性参数 δ |
