Python中百分比变化的标准偏差

我有两个数据集。第一组数据称为X，其平均值为m（X），标准偏差为STD（X），第二组数据的平均值为m（Y），标准偏差为STD（Y）。我想找出数据集2相对于数据集1的百分比变化（即，平均值的变化超过旧平均值乘以100）。所以我有（（m（Y）−m（X））/m（X））∗一百

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现在我的问题是，如何考虑这个百分比变化值的标准偏差（最好是在Python中），以便将其作为误差条添加到绘图中？

我不知道您要查找的数量是否有一个单一的定义，但估计误差的正常规则是：

• 在进行加法或减法运算时，将绝对误差相加
• 相乘或相除时，添加相对误差

假设您遵循这一点，

m（Y）-m（X）

中的错误是

std（X）+std（Y）

，相对错误是

（std（X）+std（Y））/（m（Y）-m（X））

。在分母中加上相对误差-

std（X）/m（X）

，就得到了整体的相对误差。然后乘以实际值，如果需要百分比中的误差

有些事情会相互抵消，结果是：

 100 * (std(X) + std(Y)) / m(X) + 100 * std(X) / (m(Y) - m(X))

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请更准确地定义“数据集2相对于数据集1的百分比变化”您的定义仅包括平均值，并且您已经有了解决方案。有一些指标描述了同时考虑平均值和标准的“分布之间的距离”，例如，计算百分比变化仅包括平均值。但是，现在我想用它们的误差条（从它们的标准偏差或标准误差中导出）来绘制这些值。由于原始标准偏差现在处于不同的标度，我如何计算这些。谢谢@otus的回复。当我实现这一点时，我开始得到估计错误的有线数字，这是没有意义的。例如：使用

m（X）=0.395782562659

和

m（Y）=0.405592455839

和

STD（X）=0.115443410751

和

STD（Y）=0.117531156174

作为函数的输入，输出为1235.6702747695215在这种情况下，更改百分比为2.47，估计误差为1235.6？@amaatouq:

mx，my，sx，sy=0.395782562659,0.405592455839,0.115443410751,0.117531156174

>100*（sx+sy）/mx+100*sx/（mx+my）
73.26994906387056
@amaatouq，我得到2.47+/-73.3，如上所述，这似乎是预期的，考虑一下，如果你试着用他们的标准来改变平均值，你会得到平均值的相对差异。你所说的整体相对误差是什么意思<代码>（std（X）+std（Y））/（m（Y）-m（X））

代表什么的相对误差？