3.1.8.4 Analysis中常用的数学指标的含义
平均值：也就是算术平均值，平均值并不能说明问题，还可能会隐藏性能问题，尤其当数据存在“两极分化”的情况的时候，所以平均值只能做一个参考之一。
中值：数据分布的中间值，当中值与平均值相接近的时候，说明数据分布得均匀，其数据的可靠性增强。
多数值：多数情况下采集到的值。反应系统大多数的情况下的状态。（比如：90%的情况）
标准差：标准差是一种度量数据分布分散程序的标准，标准差越小说明数据偏离平均值越小，数据越可信。一般说来，标准差越小，数据越接近正态发布。
一致分布：测试过程中所取得的数据值相差很小，其波动曲线几乎是直线。一般说来这在性能测试中是一个测试方法的危险信号。
置信度：指测试结果与真实结果之间的差别程度。即测试的数据预估一个可以相信的范围，我们可以参考2/8原则，即测试的结果可信的为80%的范围。
最大值：采集的数据中最大的一个值。注意最大值一般发生在压力的初期阶段，或者过程中的资源瓶颈阶段，最大值与其它值相差较大，并且较多，需要分析其产生的原因（可能会隐藏着某个性能问题）。
粒度：相邻数据点的度量间隙。修改粒度越大，越能反应数据长期的走势。（Loadrunner分析视图主要是用来表现在长时间的走势的，而下方的表格内容显示的整个数据中采集的几个值，所以图示中的值与表格中的值不一致）。
波动率：采集的数据波动的范围。波动率越小，说明采集的数据越稳定。波动率越大，说明采集的数据中曾出现过高值的情况。波动率=标准差/平均值。
3.1.8.5 Analysis结果可靠性规则
规则一：如果有超过20%的数据与其它数据有明显、较大的差别，说明存在问题或某种现象导致。
规则二：如果进行了多次相同目的的性能测试，如果某一次的测试绝大多数结果比其它几次测试中最大的结果都要大，或者比当中最小的结果都要小，测试结果的有效性存在问题。
规则三：如果采集的数据过程中，出现某一次或某几次极高值，则可能存在问题。