标准偏差 （STDDev） 响应时间值用于报告，以提供更深入的分析。 它显示了与平均值或平均值的差异程度。 低偏差值表示数据点往往非常接近均值，而高偏差值表示数据分布在大量值上。 低标准偏差意味着系统内的性能更稳定或更一致。
例如，如果您想要了解特定用户场景的响应时间，例如登录帐户、搜索项目，然后注销帐户，您可能会看到所有交易的平均响应时间相对相同，但是，它不会告诉您全部情况。 在正在发生的每个迭代中，单个响应时间可能会有显著差异。 为了更好地了解特定步骤或交易的一致性，标准偏差是更好的衡量标准。
在现实世界中，由于标准偏差与网页或 Web 应用程序响应时间有关，通常很难计算，尤其是包含来自多个监控位置的性能数据的大型数据集，因此有必要使用一种解决方案，如 Dotcom-Monitor，该解决方案可以轻松自动计算标准偏差，因为它与响应时间相关。
计算标准偏差
利用基于浏览器的实时合成监控（如 Dotcom-Monitor 平台）的解决方案可用于持续监控和评估网络应用、网页、ABI 等全球不同位置的响应时间。 然后，可以聚合和组织这些数据，以便从真实用户的角度了解性能，帮助确保不同地区以及需要改进的领域的正常运行时间和可用性。
换句话说，更高的值表明某些东西导致响应时间跳来跳去，这表明服务性能不稳定。
Dotcom-监视器解决方案利用下面的公式计算标准偏差值。 在此计算中 ，x 表示持续时间 ，n 表示响应数量。
让我们进一步细分此计算，以更好地了解如何计算标准偏差。
第1步：计算平均值。 平均值只是所有响应时间的平均值。 这是通过将所有响应时间加在一起并除以交易总数来计算的。
第2步：计算方差。 差异的计算方法是占用每个响应时间并将其从平均值中减去。 请注意，这可能会以负数结束，但每个结果都是平方的，因此它将成为一个正数。 最后一块是将每个平方值相加。
第3步：计算标准偏差。 最后一步相当简单。 只需从上一步中取出所有平方值的总值，并找到该值的平方根。 这将是你的标准偏差。
网络监控报告
在全球和在线报告选项中，您可以查看性能数据，如平均响应、起伏和停机时间、瀑布图以及监控解决方案和监控任务的标准偏差。 要查看可用报告类型的示例，请访问我们 的电子邮件全球报告知识库文章。
此外，对于使用 Web 应用程序监控或网页监控的情景，用户可查看 视频播放 。 视频播放与瀑布图和网络指标同步，以帮助直观地精确定位 Web 应用程序或网页中出现错误的位置。 有关在 Dotcom-Monitor 平台内运行在线和绩效报告的更多信息，请访问我们的 在线报告概述 知识库文章。