Studio Radishネットワーク速度測定システムRadish Network speed testing
 

 目次
統計データ
最新集計データ
ADSLスループット 統計データ

2013年 第1四半期(1-3月) ADSL統計

【中央平均一欄】

中央平均・・・上下25%を除去したデータの平均。
サービス速度にあわせて縦軸のスケールを調整しておりますので、ご注意ください。

40〜50M超サービス 伝送損失とスループット 【下り】

■au ADSL one(50M)  ■eAccess(50M/5M)  ■eAccess(40M/1M)  ■NTT フレッツ・ADSL(47M/5M)  ■NTT フレッツ・ADSL(40M/1M)  ■Yahoo! BB(50M Revo) ■Yahoo! BB(50M/3M) 
12M・8Mサービス 伝送損失とスループット 【下り】
■eAccess(12M/1M)  ■NTT フレッツ・ADSL(12M/1M)  ■NTT フレッツ・ADSL(8M/1M)  ■Yahoo! BB(12M/1M)  ■Yahoo! BB(8M/900k) 
40〜50M超サービス 伝送損失とスループット 【上り】
■au ADSL one(50M)  ■eAccess(50M/5M)  ■eAccess(40M/1M)  ■NTT フレッツ・ADSL(47M/5M)  ■NTT フレッツ・ADSL(40M/1M)  ■Yahoo! BB(50M Revo) ■Yahoo! BB(50M/3M) 
12M・8Mサービス 伝送損失とスループット 【上り】
■eAccess(12M/1M)  ■NTT フレッツ・ADSL(12M/1M)  ■NTT フレッツ・ADSL(8M/1M)  ■Yahoo! BB(12M/1M)  ■Yahoo! BB(8M/900k) 

サンプル数 下り
au ADSL one(50)18件,(30)13件
eAccess(50)145件,(40)19件,(39)44件,(30)件,(24)8件,(12)件,(5)件,(1)件
NTT フレッツ・ADSL(47)214件,(40)141件,(24)50件,(12)65件,(8)44件,(1.5)18件
Yahoo! BB(50M超)25件,(50)274件,(26)11件,(12)247件,(8)102件,(Reach)6件
サンプル数 上り
au ADSL one(50)17件,(30)8件
eAccess(50)108件,(40)13件,(39)30件,(30)件,(24)6件,(12)件,(5)件,(1)件
NTT フレッツ・ADSL(47)171件,(40)114件,(24)31件,(12)48件,(8)27件,(1.5)11件
Yahoo! BB(50M超)16件,(50)168件,(26)7件,(12)137件,(8)58件,(Reach)5件
取扱いデータ
期間中にRadish Network Speed Testing (東京WebARENA版/大阪新町版の両サイト)で測定されたもの。測定値は、測定者と当サイトのあるサーバーまでの通信速度を測定したものです。
測定品質80未満、および同一測定者による測定値は除きます。
サンプル数が十分にあるデータのみ掲載しています。
※ユーザーの入力による回線情報を元に集計しておりますので、回線種別等に誤りのあるデータも含みます。

伝送損失について
ADSLは伝送損失が大きくなるほど信号が届きにくくなり、通信速度が低下すると言われます。また、伝送損失は電話回線の(電話局からの)長さにも関係するため、よく「線路距離長が長いほど遅い」とも言われます。
しかし、電気信号の劣化の度合いを表すのは正確には伝送損失の方ですので、当サイトでは伝送損失を軸にして速度データを公開しております。
ご自分の伝送損失を調べるには[関連サイト]-[線路距離長・伝送損失]をご覧下さい。
参考:線路距離長と伝送損失
線路距離長と伝送損失相関図
当サイトでの登録情報を元にした線路距離長と伝送損失の相関図。(2003年1月〜12月の登録データを使用)

中央平均とパーセンタイルについて
「中央平均」とは上下25%を除去したデータの平均です。
「nパーセンタイル」とはデータを小さいものから順番に並べ、小さい方からn%の位置にある値を指します。
これらを用いる理由は、「平均」は必ずしもデータ群の「真ん中」の値を示すわけではないということにあります。「平均」はデータ群の中にある極端に大きな値(または小さな値)の影響を受けやすく、例えば回線種別の登録ミス等により正常なデータ群から極端に外れたデータが生じると、そのデータに引っ張られ、データの「真ん中」の値を示すことができなくなってしまうのです。
そのためここの統計においては、異常なデータの影響を受けにくくするためにこれらを用いております。


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