使用概率图可比较常见分布的拟合，以便选择最佳拟合分布。如果概率图上数据点的位置相对形成一条直线，则可以断定，使用该分布对数据建模是比较合理的。因此，最佳拟合分布是数据点尽可能紧密沿拟合线分布。
图中的点是基于非参数方法估计的失效百分位数。将指针放在某个数据点上时，Minitab 将显示观测到的失效时间和估计的累积概率。
该线基于拟合分布。在此例中，Weibull、对数正态、指数和正态是拟合分布。将指针放在拟合线上时，Minitab 显示各个百分比的百分位数表。
对于极大似然估计法 (MLE)，Minitab 显示 Anderson-Darling (adj) 统计量以评估每个分布的拟合。
在使用最小二乘 (LSXY) 估计法时，Minitab 显示 Pearson 相关系数，该系数是一个不大于 1 的正数。相关系数值越大，表明分布提供的拟合越好。
注意
有关解释 Anderson-Darling (adj) 统计量的更多信息，请转到“拟合优度”。
示例输出
解释
对于发动机绕组数据，概率图显示 Weibull 分布和对数正态分布对数据的拟合比指数分布或正态分布好。对数正态分布对这些数据的拟合似乎最好。
