确定可接受方差的算法

Question

我有一个应用程序正在比较来自两个不同报告的数字。当两个数字之间的差异超过某个阈值时，它将提醒用户。我原本打算使用 10% 的阈值，但我意识到当计数 A 是 ex 时。 10,000 10% 的方差太高(意思是如果有 999 就太多了)，但是当计数 A 只有 10 时，10% 的方差太低(意思是 2-3/10 是可以接受的方差) .

只是想不出怎么做，除了编码之外

IF CountA <= 10 THEN AcceptableRate = 20%
If CountA > 10 THEN AcceptableRate = 15%

有谁知道如何从数学上解释我在这里尝试做的事情，以及如何实现它？我敢肯定，对于数学比我好的人来说，这可能是一个简单的问题。

Answer 1

如果我理解正确，您正在尝试比较两组本应相似的不同数据，并且您想定义这两个数据集之间的差异水平，这是某种可接受的水平。

我想我将采用的方法取决于几个因素，首先，您是否知道这两个数据集的基本分布？例如，如果数据呈正态分布，是否无法找到每个数据存在于另一组数据中的概率？

另一方面，可以使用 a Chi-square test检查两个数据集之间的差异。

另一种可能性是使用 Kolmogorov-Smirnov test获得一个样本来自另一个样本的概率。

这些是我的建议，但是为这种事情决定临界值总是主观的。我在学习期间使用的一个标准是 Chauvenet's criterion ，这也可能对您有所帮助。