2 개의 데이터 세트가 있습니다. 첫 번째 데이터 세트는 평균값이 m (X)이고 표준 편차가 STD (X)라고하며 두 번째 데이터 세트는 m (Y)의 평균값과 STD (Y)의 표준 편차를가집니다. 데이터 세트 1과 비교 한 데이터 세트 2의 비율 변경 (예 : 이전 평균에 대한 평균의 변경, 100을 곱한 값)을 확인하고자합니다. 그래서 저는 ((m (Y) -m (X))/m (X)) * 100을가집니다.파이썬에서 표준 편차 변화 %
이제 내 질문에, 오류 막대로 플롯에 추가하려면이 백분율 변경 값 (예 : 파이썬)의 표준 편차를 어떻게 고려해야합니까?
당신이 찾고있는 수량에 대해 하나의 정의가 있는지 모르겠지만, 오류를 추정하는 일반적인 규칙은 다음과 같습니다
당신이 m(Y) - m(X)에서 오류가 상대 오류로 (std(X) + std(Y))/(m(Y) - m(X))입니다 std(X) + std(Y),하다는 것을 따라 가정. 분모에 상대 오차 - std(X)/m(X)을 추가하면 전체적인 상대 오차가 생깁니다. 그런 다음 백분율로 오류를 나타내려면 실제 값을 곱하십시오.
어떤 것들은 상쇄하고 그 결과는 다음과 같습니다
100 * (std(X) + std(Y))/m(X) + 100 * std(X)/(m(Y) - m(X))
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 이것을 구현할 때 나는 잘못 이해 된 추정 오류에 대한 유선 번호를 얻기 시작했습니다. 함수의 입력으로'm (X) = 0.395782562659','m (Y) = 0.405592455839','STD (X) = 0.115443410751' 및'STD (Y) = 0.117531156174'를 입력하면 출력은 1235.6702747695215 – amaatouq
이 경우 변화율은 2.47이고 추정 오차는 1235.6입니까? – amaatouq
@amaatouq :'>>> mx, my, sx, sy = 0.395782562659,0.4055924558390.115443410751,0.117531156174' '>>> 100 * (sx + sy)/mx + 100 * sx/(mx + my)' '73.26994906387056' – otus
* 정의하십시오 "데이터의 비율 변화는 데이터에 비해 2 세트 1,"* 더 정확하게 – Pavel
당신의 정의는 단지 수단을 포함하고, 그 당신을 위해 이미 – Pavel
평균 및 표준을 모두 고려하는 "배포 간 거리"의 종류를 나타내는 메트릭이 있습니다. [Kullback-Leibler divergence] (http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback%E2%80%93Leibler_divergence#KL_divergence_for_the_normal_distributions) – Pavel