stummerwinter
Enthusiast
Aktuell ein heiß diskutiertes Thema der SuperPi-Bencher: welche Version ist schneller?
Ich habe mir mal beide Programme angeschaut, und eine statistische Auswertung gemacht...
System:
CPU: Opteron 144 @ 333 x 9
MoBo: DFI NF4 Ultra-D with 702-1
RAM: OCZ VX @ 250 MHz @ 1.5-2-2-4
OS: WXP SP2
Testdurchführung:
- Rechner starten
- 1M einmal laufen lassen
- dann 1M 10 x hintereinander benchen
- Analyse der Daten
Analyse-Software:
- Minitab 14
Als erstes muß man einen Normalverteilungstest durchführen, um die geeignete Vergleichsmethode zu finden:
1.4 Mod:
P-value > 0,05 => Normalverteilung
Mittelwert: 27,602 s
Standardabweichung: 0,026
1.5 Mod:
P-value > 0,05 => Normalverteilung
Mittelwert: 27,605 s
Standardabweichung: 0,018
Das heißt, man kann einen sogenannten 2-sample-t-Test durchführen, da beide Datensätze normalverteilt sind, als Sicherheitsinterval würde 99 % gewählt:
Als erstes ein Plot der reinen Ergebnisse, zweitens ein sogenannter Box-Plot:
And hier die Auswertung, die Hypothese wurde wie folgt angesetzt, daß die Datensätze nicht gleich sind:
Zusammenfassung:
Mit dem vorliegenden hohen p-Wert (0,783 - muß kleiner sein als 0,05 um die Hypothese aufrecht zu halten) können wir mit einer 99 %igen Sicherheit die Hypothese verwerfen, statistisch gesehen kein Unterschied zwischen 1.4 und 1.5.
1.4 ist manchmal schneller als die 1.5er Version, streut aber stärker...
Ich habe mir mal beide Programme angeschaut, und eine statistische Auswertung gemacht...
System:
CPU: Opteron 144 @ 333 x 9
MoBo: DFI NF4 Ultra-D with 702-1
RAM: OCZ VX @ 250 MHz @ 1.5-2-2-4
OS: WXP SP2
Testdurchführung:
- Rechner starten
- 1M einmal laufen lassen
- dann 1M 10 x hintereinander benchen
- Analyse der Daten
Analyse-Software:
- Minitab 14
Als erstes muß man einen Normalverteilungstest durchführen, um die geeignete Vergleichsmethode zu finden:
1.4 Mod:
P-value > 0,05 => Normalverteilung
Mittelwert: 27,602 s
Standardabweichung: 0,026
1.5 Mod:
P-value > 0,05 => Normalverteilung
Mittelwert: 27,605 s
Standardabweichung: 0,018
Das heißt, man kann einen sogenannten 2-sample-t-Test durchführen, da beide Datensätze normalverteilt sind, als Sicherheitsinterval würde 99 % gewählt:
Als erstes ein Plot der reinen Ergebnisse, zweitens ein sogenannter Box-Plot:
And hier die Auswertung, die Hypothese wurde wie folgt angesetzt, daß die Datensätze nicht gleich sind:
Zusammenfassung:
Mit dem vorliegenden hohen p-Wert (0,783 - muß kleiner sein als 0,05 um die Hypothese aufrecht zu halten) können wir mit einer 99 %igen Sicherheit die Hypothese verwerfen, statistisch gesehen kein Unterschied zwischen 1.4 und 1.5.
1.4 ist manchmal schneller als die 1.5er Version, streut aber stärker...
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