アプリケーションのパフォーマンス（応答時間など）を測定する場合、平均（平均）に出くわすのは非常に簡単です。ab、httprefおよび他の多くのユーティリティが平均と標準偏差を報告しています。しかし、理論的な観点からは、それは私にはあまり意味がありません。そして、その理由があります。
対称分布の場合、平均は母集団モードと期待値に等しいため、平均値は対称分布母集団の記述に適しています。ただし、応答時間は対称的に分散されていません。それらは指数関数のようなものです。この場合、平均は何も教えてくれません。
パーセンタイル値を使用する方が便利です。パーセンタイル値は、応答の何パーセントでどの応答時間を許容できるかを示します。
計算が非常に簡単であるという理由だけで、何かが足りないのでしょうか、それとも人気があるのでしょうか。
すべての種類のツールは、必ずしも意味のあるものからではなく、ユーザーの期待から機能を取得します。
分布が負ではなく、大きく歪んでいること、およびパーセンタイルがより有益であることは間違いありません。
あるいは、対数正規分布やカイ2乗分布のような分布の方が少し良いでしょう。
はい、何かが足りません。
記述統計の要点は、多数の数値を説明する（または表す、モデル化する、または...）ためにいくつかの数値を提示することです。それらは、大きなデータセットの理解、データからの情報の抽出、正確な比較が大きく、人間の心の限界に戸惑うデータセットのおおよその比較を支援します。
しかし、単一の記述統計が常にすべての目的に適合するわけではなく、平均を使用する必要がある、または使用する必要がある、または使用すべきであると誰もあなたに指示していません。目的に合わない場合は、別のものを使用してください。
たまたま、書くのはかなり間違っています。それらは指数関数のようなものです。この場合、平均は何も教えてくれません。 レートパラメータを使用した指数分布の場合lambda、平均は単純で1/lambdaあるため、平均は指数分布に関するすべてを示します。
私は統計の専門家ではありませんが、平均値はシステムのスケーラビリティを測定するのに役立つ値であるため、非常に多く使用されていると思います。
特定のワークロードでシステムがどのようにバヘバする必要があるかを知るために、最初に平均値を考慮する必要があり、それらは予測可能である必要があります。通常、少なくとも最初は外れ値にはあまり関心がありません。
もちろん、システムにボトルネックが発生する瞬間を知るために、最小値とピーク値を調べる必要がありますが、平均値は、私が正しく予測可能な動作を示したように示しています。