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標準偏差の計算

標準偏差は、ロールアップ、およびイベントとレポート生成のために計算されます。

ロールアップ

• 時間単位のロールアップについては、標準偏差はポーリングされた値に対して計算されます。
• 日単位のロールアップについては、標準偏差は時間単位の平均に対して計算されます。
• 週単位およびそれ以上のロールアップについては、標準偏差は日単位の平均に対して計算されます。

イベント

• 標準偏差により、ベースライン平均の計算に含まれる母集団データにどれだけの変動が存在するかを示す統計指標が提供されます。

レポート

• 時間単位のレポートについては、標準偏差はポーリングされた値に対して計算されます。
• 日単位のレポートについては、標準偏差は時間単位の平均に対して計算されます。
• 週単位およびそれ以上のレポートについては、標準偏差は日単位の平均に対して計算されます。

例： 人口の標準偏差を計算します。

以下の例では、与えられた 12 ポイントのデータで、人口の標準偏差の計算法を示します。

人口は、観察される場合だけでなく潜在的に観察可能な場合を含めた、1 組の潜在的な値を参照します。

この標準偏差を計算する式は次のとおりです。

母集団の偏差 = (((X - 母平均)/データポイント数) の合計) の平方根

X

母集団のデータポイントの値です。

以下の手順に従います。

1. 12 ポイントのデータを収集します。

   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

   30 10 20 70 60 30 80 10 90 20 70 50

2. 母平均を計算します。

   母平均 = 母集団のデータポイント値の合計/データポイント数。

   この例の母平均は 45 です。

3. 各データポイントの母平均からの差分を計算します。

   この例での差分は次のとおりです。

   -15 -35 -25 25 15 -15 35 -35 45 -25 25 5

4. データポイントごとの差分の二乗を計算します。

   この例での二乗は次のとおりです。

   225 1225 625 625 225 225 1225 1225 2025 625 625 25

5. 二乗の合計を計算します。

   この例の二乗の合計は 8900 です。

6. 二乗の合計値を母集団のデータポイント数で割った値を計算します。

   この例の合計値は 741.6666667 です。

7. 母平均からのデータポイント値の差分を二乗した値の合計の平方根を計算します。

   この例での平方根は 27.23355773 です。

   この例の標準偏差は 27.23355773 です。

合計の計算

カウンタ メトリックは、ロールアップ、およびイベントとレポート生成のために計算されます。 カウンタ メトリックでは、一定期間内のすべてのサンプルの合計が計算されます。 複合トレンド ビュー タイプの動的トレンド ビューに含まれるすべてのアイテムの合計を計算する場合、ビューで選択されたアイテムすべての値の合計が計算されます。 一方、一定期間内のすべてのサンプルの平均を計算する場合は、ゲージ メトリック タイプを使用します。

例： 合計の計算

以下の例では、1 時間の計算および 5 分のポーリング サイクルとして、合計の計算法を示します。

以下の手順に従います。

1. 5 分のポーリング サイクルで 1 時間分のデータを収集します。

   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

   40 10 30 60 70 20 50 20 80 30 40 60

2. 12 件のサンプルの合計を計算します。

   この例の合計は 510 です。

ゲージ メトリック タイプおよびカウンタ メトリック タイプの集計の場合は、ビュー内のアイテム/グループすべての値の合計または平均を計算することになります。 集計された多数のアイテムに対してゲージを計算する場合は、アイテムの個々の平均が加算されます。 その平均の合計をアイテムの数で割ってゲージを求めます。 同様に、カウンタは、集計される各アイテムの個別の合計値を取得し、個別の合計をすべて加算して合計を求めます。

例： カウンタ メトリックおよびゲージ メトリック

ルータの下のすべてのインターフェースのカウンタ メトリックを計算すると、スループット ビットを表示できます。 すべてのインターフェースの使用率を参照するには、ゲージ メトリックを計算します。