Методы расчета статистики скорости по результатам испытаний: подробное руководство

Функция «getSpeedStatistic(testResults)», по-видимому, является заполнителем для функции JavaScript, которая, вероятно, вычисляет статистику скорости на основе предоставленных результатов теста. Вот несколько возможных методов, которые вы можете рассмотреть для реализации в этой функции:

  1. Вычислить среднюю скорость. Переберите результаты теста и просуммируйте скорости. Разделите сумму на общее количество результатов, чтобы получить среднюю скорость.

  2. Найти максимальную скорость. Просматривайте результаты теста и отслеживайте самую высокую зарегистрированную скорость. Верните это максимальное значение.

  3. Определение минимальной скорости. Просматривайте результаты теста и отслеживайте самую низкую зарегистрированную скорость. Верните это минимальное значение.

  4. Рассчитать среднюю скорость: отсортируйте результаты теста в порядке возрастания. Если количество результатов нечетное, верните средний элемент. Если количество результатов четное, верните среднее значение двух средних элементов.

  5. Расчет диапазона скоростей. Определите диапазон скоростей, вычитая минимальную скорость из максимальной скорости.

  6. Расчет отклонения скорости: вычисление отклонения результатов теста, которое измеряет разброс точек данных вокруг средней скорости.

  7. Расчет стандартного отклонения скорости. Извлеките квадратный корень из дисперсии, чтобы получить стандартное отклонение, которое указывает на разброс точек данных вокруг средней скорости.

  8. Создать гистограмму скорости: разделите диапазон скорости на интервалы или ячейки. Подсчитайте количество результатов тестов, попадающих в каждую корзину, чтобы создать гистограмму, визуализирующую распределение скоростей.

  9. Расчет квартилей скорости. Разделите результаты теста на четыре равные части, каждая из которых содержит 25 % данных. Это позволяет более комплексно анализировать распределение скоростей.

  10. Определение выбросов: применяйте статистические методы для выявления любых результатов теста, которые значительно отличаются от большинства. Это помогает обнаружить аномалии или ошибки в данных.