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Mean（X / Y）とMean（X）/ Mean（Y）の使用法
XとYの2つの列を持つテーブルがあります。各行は、インスタンスの集計統計を表します。新しい列をZ = X / Yとして紹介します。これは、インスタンスに関するもう1つの重要な情報です。ここで、インスタンスの全体的な統計（つまり、平均）を提示したいと思います。 ここで私は懸念があります：Zの平均を表すために、Mean（X / Y）とMean（X）/ Mean（Y）のどちらを使用すればよいですか？単に、Z = X / YだからといってMean（X / Y）かもしれません。 しかし、私には2つの懸念があります。 Mean（Y）* Mean（Z）！= Mean（X）; それは人々が数字を信頼するのを難しくします。 Mean（X / Y）とMean（X）/ Mean（Y）の違いは重要です。違い自体が統計的に意味のある何かを伝えますか？ //ケースを更新します。 テーブルは、システム上のユーザーレコードを保持します。ユーザーはそれにデータをアップロードできます。 X：アップロードの数 Y：アップロードの量 Z：Y / X; アップロードあたりのボリューム 私がやりたいのは、そのようなシステムを、実際と同じようなワークロードでシミュレートすることです。 X '= Mean（X）およびZ' = Mean（Z）を使用して、ユーザーのN個のインスタンスを作成します（Nは大きすぎません）。 したがって、シミュレーション中に、各ユーザーは合計量のデータをアップロードします：（X '）*（Z'）。 次に、シミュレーション結果を集計すると、Mean（Y '）！= Mean（Y）になります。