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标题: std.Deviation ，90%，Average这三个指标的意义 [打印本页]

作者: 026300 时间: 2008-10-28 09:03
标题: std.Deviation ，90%，Average这三个指标的意义
RT，脚本运行完成后，除了最大最小时间以外，还有std.Deviation 90%,Average这三个指标，这三个指标分别用在什么场合呢？我们如何使用他们来分析结果，一般主要是看那个呢？

作者: ljdlx 时间: 2008-10-28 09:10
std.Deviation,是方差，是有一个计算公式，具体比较复杂，所以我们只要知道，如果方差越大说明，你所有的用户离散程度越高，说明你测试的用户时间就越不准确，90%是说有90%的用户所用的时间接近这个90%所标注的时间。Average就是平均响应时间。

作者: Lemon_s 时间: 2008-10-28 09:50
Std.Deviation-标准偏差
样本中各数据与样本平均值的差的平方的平均数叫样本方差
样本方差的算数平方根叫样本标准差
样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
90 Percent-90%事务的响应时间最大值
Average-平均响应时间

作者: mr.bee 时间: 2008-10-28 12:56
不同意楼上两位对90%的解释
根据官方说明
90%只是一个界线
比如你有10个虚拟用户每个虚拟用户对事务只执行了一次
响应时间分别是 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10秒
那90%应该是9秒
这个界线在Analysis可以设置

作者: Lemon_s 时间: 2008-10-28 14:45
90 Percent-90%事务的响应时间最大值
“90%的响应时间”的值，我想可以这么去理解，就是LR内在的机制将所有事务按照其值进行排序，去掉10％最大值，剩下的值中最大的就是我们要计算的90％值。至于计算这个90％值的意义，我想就是考虑到异常数据的情况，去掉10%后使得数据的整体的可信度更高，当然了，我们可以来设置80％、70%的值等等，主要是依据我们的考察范围，看看究竟有多大比率的响应时间在我们提出的响应时间要求之内，从而来总体衡量软件的性能

作者: 026300 时间: 2008-10-28 15:47
说的都

有道理

作者: helius 时间: 2008-10-28 16:33
那实际应用中每个事务的响应事件该怎么算？
90%那个值除以虚拟用户数？

作者: mr.bee 时间: 2008-10-28 18:59
我想90%更多的应该是一个参考作用吧

不太明白楼上想问什么

作者: 026300 时间: 2008-10-29 09:02
我们一般参考那个值呢？

作者: 026300 时间: 2008-10-29 09:05
另外还有个中值，它和平均值由什么区别啊？都乱了

作者: dx0122 时间: 2009-9-15 12:51
通过90%可以看到所有的通过的事务中，90%的事务响应时间有多长。

作者: dx0122 时间: 2009-9-15 12:52
从Average 和Std.Deviation的数据中可以看出场景执行过程中的稳定性。

作者: liujinkui 时间: 2009-9-15 13:16
学习了，那什么时间用到这人哪。

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