具体针对 Prometheus 里的histogram_quantile,还有一些要注意的点。 一个是因为 histogram 并不记录所有数据,只记录每个 bucket 下的 count 和 sum。如果 bucket 设置的不合理,会产生不符合预期的 quantile 结果。比如最大 bucket 设置的过小,实际上有大量的数据超出最大 bucket 的范围,最后统计 quantile 也只会得到...
Quantile,又称为分位数,是将数据分成 n 个等份后的每一份的边界值。histogram_quantile 函数接收的参数包括数据集、分位数数量(通常是10等分)和可选的线性插值参数。 【2.计算方法与步骤】 histogram_quantile 函数的计算方法如下: 1)首先,对数据集进行排序。 2)计算分位数所在的索引位置。例如,如果要计算第 ...
histogram_quantilehistogram_quantile histogram_quantile,又称直方图分位点,是一种在统计分析中使用的量化工具。它对离散数据中的值分布建立直方图,然后把数据细分为特定数量的桶,从而建立一个离散的度量分布。它能够提供一系列的分位点,从而更好地比较可能的结果,帮助用户深入分析数据。 直方图分位点的概念是从贝叶斯定理...
histogram_quantile 是一种用于计算分位数的方法，它基于直方图的数据分布来估计分位数。该方法通常用于大数据集的处理，因为它可以避免计算整个数据集的分位数，从而节省计算资源和时间。以下是 histogram_quantile 的公式：scss复制代码Q(p) = α * (p - 0.5) * bin_width + bin_edges[0]其中，Q(p) ...
Prometheus的histogram_quantile()函数是一个用于计算分位数(quantiles)的内置函数,它特别适用于处理基于时间序列数据的百分位数和分位数计算。这个函数通常与Prometheus的Histogram指标类型一起使用,以收集和分析服务响应时间或其他可度量的数值数据。 基础概念 Histogram:在Prometheus中,Histogram是一种度量类型,用于测量连续...
Prometheus 里面的 histogram_quantile 函数接收的是 0-1 之间的小数,将这个小数乘以 100 就能很容易得到对应的百分位数,比如 0.95 就对应着 P95,而且还可以高于百分位数的精度,比如 0.9999。 quantile 的“反直觉案例” 问题1:P99 可能比平均值小吗?
在 Python 中,可以使用 histogram_quantile 公式来计算概率密度函数的分位数。 2.histogram_quantile 公式的构成 histogram_quantile 公式主要由两个部分组成:概率密度函数和分位数。概率密度函数通常用 f(x) 表示,分位数通常用 q 表示。histogram_quantile 公式可以表示为: q = histogram_quantile(f(x), q) ...
print(x_quantile) ``` B.结果解读:上例中,我们生成了 1000 个服从正态分布(均值为 0,标准差为 1)的随机数,并计算了 90% 分位数。输出的 x_quantile 值即为满足 CDF(x) >= 0.9 的 x 的值。 IV.总结 A.优点:histogram_quantile 公式适用于计算离散概率分布的分位数,尤其适用于数据量较大时。与其...
histogram_quantile的计算原理 histogram_quantile函数的作用是根据直方图数据来估算给定分位数下的值。它的计算原理主要分为以下几个步骤: 1. 首先,根据用户传入的分位数参数,确定需要估算的分位数值。 2. 然后,通过查询直方图中的数据,找到最小的分位数值对应的bucket和频数。 3. 接着,根据找到的bucket和频数,...
接下来，我们分析一些“反直觉”案例，以更直观地理解 histogram_quantile 的行为。问题 1：P99 可能比平均值小吗？答案是肯定的。P99 通常情况下比平均值大，但如果数据分布异常极端，最大 1% 的数据点异常大，会拉高平均值，导致 P99 可能小于平均值。问题 2：服务 X 由 A、B 两个步骤组成，X ...