1. Корректировка направления тренда
В зависимости от того, какое изменение метрики считается ухудшением, введём скорректированный коэффициент наклона b′:
аким образом, положительное значение b′ всегда соответствует ухудшению, отрицательное — улучшению.
2. Учёт силы тренда
Коэффициент детерминации R2 показывает, какая доля дисперсии объясняется линейной моделью, то есть силу (надёжность) тренда. Чем выше R2, тем более выражен тренд.
3. Итоговый коэффициент тренда
Комбинируем скорректированный наклон и силу связи:
K=b′×R2
где:
- K — коэффициент тренда (положительный при ухудшении, отрицательный при улучшении);
- b′ — скорректированный наклон (в исходных единицах измерения метрики за шаг времени);
- R2 — коэффициент детерминации (от 0 до 1).
Абсолютная величина ∣K∣ характеризует выраженность тренда с учётом его статистической значимости: даже большой наклон при низком R2 даст небольшой вклад, и наоборот.
Пример расчёта
Интерпретация:
- Положительные KK для procs r, procs b и cpu id указывают на ухудшение этих метрик (рост очереди и ожидания IO, падение простоя CPU).
- Отрицательный KK для cpu wa говорит об улучшении (снижение времени ожидания IO).
- Наибольшая абсолютная величина у cpu id и cpu wa, что соответствует очень высокому качеству моделей (R2>0,8) и сильному изменению.
Таким образом, предложенная формула позволяет компактно оценить направление и силу тренда каждой метрики, приведя их к единой шкале «ухудшение ↔ улучшение».