作为我们通常进行的性能调整和负载测试的一部分，我不得不相信我们需要查看90％的百分位数。根据我的理解，百人中有90人得到的回复等于或优于第90百分位数。然而，我目前的客户总是看平均数。只看平均值的影响是什么？大多数时候，我看到在两次测试之间，如果测试A中的平均值较低，那么测试A中的第90百分位数也会较少。
那么我们应该平均匹配SLA还是90％？
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我同意这不是一个纯粹的编程问题。但在我看来，无论如何，计划绩效和统计数据都是密切相关的。这就是我认为这个问题值得回答的原因。
两者性质不同。然后我们得到平均值 - 所有观测值的总和除以观测值的数量。我们也有中位数或50百分位数 - 一半的观察值在上面，一半在下面。 如果您的观察结果与钟形曲线不匹配，则两者之间存在非常明显的差异：例如：如果你有正异常值但没有负异常值。
让我们举几个例子：
正如您所看到的，数字的分布非常重要。 只有当你具有对称分布（如高斯钟形曲线）时，平均值才等于50％。
但是你问了90％的百分位数。 基本上，没有任何变化 - 分布，异常值的数量和最常见的值会影响您的百分位数。
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