Вот что я на самом деле имею в виду:
Я использую тестовые сценарии для групп устройств, которые выглядят по-разному в условиях «мягкого отказа».
Например: проверить группу радиостанций на уровень сигнала на разных частотах.
Я хочу найти тестовое условие (частота в моем примере), которое дает лучший результат
для всех устройств (радио).
У меня проблемы с четким определением математической модели для этого.
Пожалуйста, скажите мне, что я обдумываю это, и я упускаю какой-то очевидный метод!
На первый взгляд, вы можете подумать, что я просто хочу получить среднее значение, но это не очень хорошо.
7 из 8 радиостанций могут иметь сильный уровень сигнала на одной частоте, но последнее радио может не работать хорошо. Этот сценарий может иметь хорошее среднее значение, но не измеряет распределение значений. Среднее значение может быть ближе к тому, что мне нужно, но все равно не работает.
Конечная цель - это показатель, который можно использовать для измерения результатов группы по тому, насколько хорошо сравнивается совокупная производительность группы по каждому параметру - принимая во внимание распределение значений. Кто-нибудь знает, можно ли это сделать без использования порогов?
Пример случайных данных для 3 разных частот (чем выше значения, тем лучше):
F1 F2 F3
Radio 1 -55 -65 -40
Radio 2 -60 -66 -99
Radio 3 -65 -67 -70
Radio 4 -70 -68 -80
Radio 5 -99 -69 -50
Radio 6 -50 -68 -60
Radio 7 -65 -69 -60
Radio 8 -70 -68 -70
Median -65 -68 -65
Average -66.75 -67.5 -66.13
Исходя из условия, что более высокие значения лучше, F2 является лучшим выбором, несмотря на то, что медиана и среднее значение хуже.