免责声明：我对统计一无所知。我在寻找问题的答案时遇到了麻烦，因为我对统计术语知之甚少。
我目前正在尝试使用两组差异很大的值绘制图表。这并不重要，但我在 Python 中使用 matplotlib 库执行此操作。
我的一组价值观是一家公司几天内的股价。我的第二组数据的值要小得多，但我希望能够并排比较两条线。我对变化的幅度比对实际值更感兴趣。
目前，我唯一的想法是：
平均第一个值。
平均第二个值。
将第一个平均值除以第二个平均值，以找到一个系数。
将第一组数据中的每个值除以该系数。
现在，这看起来不错，但我对统计一无所知，所以这是正确的吗？如果不是，有什么更好的方法来做到这一点？
如果您对分数的变化感兴趣，则只需绘制值的对数。对数空间中的固定距离是固定的分数变化，因此如果一条线比另一条线更陡，它的变化更快。
对数刻度还可以让您方便地将两组值放在一个图表上，而无需以任何方式对值进行标准化。
你问“这是正确的吗？” 和“有更好的方法吗？” 但这些问题的答案取决于你到底想做什么。统计图只有在扭曲数据时才是“错误的”；如果难以阅读等，那就是“坏”。
您对两种股票价格之间的差异感兴趣吗？然后从另一个中减去一个并绘制它。你对这个比例感兴趣吗？然后将较大的除以较小的并绘制它。（克利夫兰表明，解释一条线比解释两条线之间的关系更容易；他的例子是随着时间的推移从某个国家（英格兰，IIRC）的进出口）。
两个系列都需要吗？好吧，您可以标准化（请参阅前面的答案），或者您可以将一个系列乘以某个方便的数字（一定要说明这一点！） - 后者可能更容易让您的听众掌握。
我强烈推荐威廉克利夫兰的书。
在财经媒体中，以允许比较随时间变化的方式显示两个或多个时间序列（例如 GDP 或 - 与原始问题相关 - 股票价格）的常用方法是rebase。选择一个基准时间，并缩放系列的值，使它们在那里都为 100。如果第一个系列在基期是 40 欧元，但在之后是 48 欧元，则它们变为 100 和 120（这表明自基期以来上涨了 20%）。如果第二个系列在基期为 500 欧元，之后为 450 欧元，则分别为 100 和 90（下降 10%）。这是《经济学人》中的一个示例（如果是付费墙，这是指向图像本身的链接）。
或者，可能只显示百分比变化。所以在我的示例中，第一个系列将从 0 开始并向上移动到 20，而第二个系列将从 0 开始并向下移动到 -10。这是金融时报的一个例子（图片链接）。
通常选择图表中最左边的第一个时间作为基期。偶尔我们会看到重新调整基数的图，因此最终值为 100，就像这个（取自BBC 这篇文章）。我还看到图表已经重新定位到图表中间的一个时期。如果您比较金融危机前后两个国家的 GDP 序列，这可能是有道理的——为了使结果具有可比性，您可以将它们重新设定为危机前 GDP 峰值时期。请注意，在危机爆发前增长较快的经济体在危机左侧的曲线图会更陡峭，但这意味着它的曲线图将下降到下方它被比较的那个。对于不了解如何解释图表垂直比例的人来说，这可能表明它是危机前较弱的经济！通过向左重新定位可以避免这种混淆，但这并不总是合适的。
仅绘制两个系列的比率有一些优点。一个是可以将此概念扩展到同一图表上的两个以上系列（请参阅BBC 的此示例- 摘自本文）。
但要注意变基的缺点 - 基期的选择很重要，因为它会使系列任意交叉。通常人们会重新设置基准，以便所有图表都从 100 开始，如果他们回到“原始”比率，该系列将再次出现交叉。但除非有充分的理由从那里开始绘制系列图——也许是因为股票价格图从上市开始，或者 GDP 图从国家独立开始——那么起点并不能真正代表任何真正原创或特殊的东西. 如果您对从数据系列中的哪个位置开始图表做出了不同的选择，那么后续交叉等功能看起来可能会大不相同。两个时间序列的y轴。我也赞成彼得弗洛姆的回答，解释一条比两条更容易，所以如果只有两个系列的比率很有趣，那么只需要绘制系列的比率！
尝试为每个 Y 轴使用不同的比例绘制两个数字？（我不知道 Python 的 matplotlib 库，但如果它不能处理，我会感到惊讶。）这个想法是让股票价格的 Y 轴介于所见的最低和最高价格之间，而其他值的范围也是看到的最低/最高值。
