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有点迷茫。我从我运行的报告中得到了一些 Loadrunner 分析。我是测试新手。我对第 90 个百分位数的理解是,考虑到它采用第 90 个百分位数并排除异常值,它呈现出更真实的画面。尽管我正在查看两个不同的报告,并且在两个报告中,第 90 个百分位的响应时间都高于摘要报告中给出的平均响应时间。这怎么可能?
我正在查看事务响应时间(百分位)图表和最后 10% 的激增,因此告诉我采用 90% 应该会看到更短的响应时间。
Example
Transaction 1
Min 0.012
Avg 1.919
Max 20.935
SD 2.718
90 Percentile 6.412
很多交易或多或少看起来像这样。为什么第 90 个百分位数高于平均值?
最佳答案
第 90 个百分位数表示 90% 的值低于此值。在这种情况下,值(value)将是您的响应时间。因此,如果您有 1000 个值并且第 90 个百分位是 n
,那么其中 900 个值将低于 n
,只有 100 个高于 n
-所以平均值小于第 90 个百分位数是有道理的。
关于c - Loadrunner 分析 : How can the 90th percentile be higher than the average?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40874994/
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我尝试从具有 NoData 值的数组中检索百分位数。在我的例子中,Nodata 值由 -3.40282347e+38 表示。我认为屏蔽数组会将此值排除在进一步计算之外。我成功创建了掩码数组,但对于 n
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一个家庭作业问题要求我计算平均值的置信区间。当我使用传统方法和 numpy.percentile() 进行操作时,我得到了不同的答案。 我认为我可能误解了如何或何时使用 np.percentile()
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Students=['student1','student2','student3','student4','student5','student6','student7','student8','s
我是一名优秀的程序员,十分优秀!