使用连续拟合选项可拟合连续变量的以下分布。
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“平滑曲线”分布使用非参数密度估计（核密度估计）拟合平滑曲线。平滑曲线叠加在直方图上，该图下方会出现一个滑块。通过使用滑块更改核心标准差来控制平滑度。初始核心标准差估计值基于数据的标准差计算得出。
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全部选项用于拟合变量的所有适用连续分布。“比较分布”报表包含有关每个拟合分布的统计量。使用复选框可显示或隐藏拟合报表以及叠加选定分布的曲线。默认情况下选定最佳拟合分布。
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诊断图选项用于创建分位数或概率图。根据拟合的分布，该图为四种格式之一。
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为“正态分位数”图绘制 Lilliefors 95% 置信限，为所有其他分位数图绘制 95% 等精度置信带（a = 0.001 且 b = 0.99）(Meeker and Escobar 1998)。
拟合优度选项计算拟合分布的拟合优度检验。拟合优度检验不是卡方检验，而是 EDF（经验分布函数）检验。EDF 检验包含改进的功效并且相对于直方图中点值保持不变，所以优于卡方检验。
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对于样本小于或等于 30 的离散分布，拟合优度检验按以下方式形成：将两个单侧 Kolmogorov 精确检验合并以形成最接近精确的检验。请参见 Conover (1972)。对于大于 30 的样本，将执行 Pearson 卡方拟合优度检验。
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使用规格限选项可打开一个支持您输入规格限和目标的窗口。然后计算广义的标准能力指标。请注意，对于正态分布，3σ 既是从下 0.135 百分位数到中位数（或均值）的距离，也是从中位数（或均值）到上 99.865 百分位数的距离。这些百分位数从拟合分布估计得出，在标准公式中用 3σ 来替换适当的百分位数到中位数的距离。