Каковы основные принципы округления статистических данных при работе с большими массивами информации?

При работе с большими массивами данных для статистической обработки часто используют округление до стандартных интервалов: десятков, сотен, тысяч и т. д.. fb.ru Это позволяет упростить данные и проводить с ними различные вычисления. fb.ru

Некоторые правила округления интервалов:

• Если интервал имеет один знак до запятой, то полученное значение округляется до десятых. studfile.net Например: 0,88 = 0,9; 8,715 = 8,7. studfile.net
• Если величина интервала имеет два знака до запятой, то полученное значение округляется до целых. studfile.net Например: 11,11 = 11; 29,98 = 30. studfile.net
• Если интервал трёх, четырёх и более значимое число, то интервал принимают кратным 50 или 100. studfile.net

Чтобы избежать ошибок при округлении, рекомендуется: fb.ru

• не округлять данные промежуточных вычислений, а только конечный результат; fb.ru
• следить за настройками округления в используемых программах; fb.ru
• при коллективных расчётах согласовать единые правила округления; fb.ru
• проверять округлённые результаты на соответствие исходным данным. fb.ru