






Tl; DR: Umfassende statistische Analyse der thermischen Leistung von Samsung 980 Pro mit/ohne passive Kühlung. Beinhaltet Konfidenzintervalle, Effektgrößenanalyse und Visualisierung der thermischen Zonenverteilung.
Datenquelle: AIDA64 CSV -Thermalprotokollierung während kontrollierter Crystaldiskmark -Benchmarking Werkzeuge: Python (Pandas, Matplotlib, Scipy.stats, Seeborn) Stichprobengröße: 2.266 Messungen vor der Installation, 3.089 Messungen nach der Installation
Methodik:
- Automatisierte Testerphasenerkennung unter Verwendung der Temperaturgradientenanalyse
- Klassifizierung der Wärmezonen (sicher: <50 ° C, warm: 50-65 ° C, heiß: 65-75 ° C, kritisch:> 75 ° C)
- Statistische Signifikanztests mit Bootstrap -Konfidenzintervallen
- Effektgrößenberechnung unter Verwendung von Cohens D.
Schlüsselvisualisierungen:
- Thermalzonenverteilung: Kreisdiagramme, die eine dramatische Verschiebung von 53,5% in gefährlichen Zonen zu 100% in sicheren/warmen Zonen zeigen
- Statistische Vertrauensanalyse: Box -Diagramme mit 95% -Konfidenzintervallen, die eine hohe signifikante Verbesserung aufweisen (p <0,000001)
- Vor/nach dem Zeitplanvergleich: Direktes Overlay, das eine konsistente Reduzierung von 20 Grad Temperatur aufweist
- Effektgröße Visualisierung: Cohens d = 1,813 zeigt eine große praktische Signifikanz, die über die statistische Signifikanz hinausgeht
Bemerkenswerte technische Details:
- Die thermische Wiederherstellungsanalyse zeigt unterschiedliche Kühleigenschaften aufgrund der Wärmemasse des Kühlkörpers
- Die Bootstrap -Verteilungsanalyse bestätigt eine robuste Verbesserung über alle gemessenen Parameter hinweg
- Die automatisierte Zykluserkennung identifizierte individuelle Benchmark -Phasen für die körnige Analyse
Datenqualität: Alle Messungen, die unter identischen Bedingungen mit 1-Sekunden-Auflösung durchgeführt wurden. RAW -CSV -Daten- und Analyse -Skripte, die auf GitHub verfügbar sind.
Die Visualisierung zeigt, wie eine Hardware -Änderung von 15 US -Dollar messbare, statistisch signifikante Leistungsverbesserungen mit der richtigen Datenerfassung und -analyse -Methodik erzeugen kann.
Von Description_Capable
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