Точность округления влияет на обработку данных в статистике, так как ошибки округления могут приводить к неверным выводам. 34

Это связано с тем, что любые измерения сопровождаются погрешностью округления, которая зависит от разрешающей способности измерительной системы, характеристик используемых датчиков и аналого-цифровых преобразователей. 3

Некоторые примеры влияния точности округления на обработку данных в статистике:

• Искажение итоговых результатов. 2 Если в исходных данных были неточности, то они могут «приумножиться» во время промежуточных вычислений и привести к существенному искажению итоговых результатов. 2
• Проблемы с применением критериев. 3 Ошибки округления могут сказываться на распределениях статистик множества специальных критериев, ориентированных на проверку принадлежности случайных величин конкретному закону распределения. 3
• Влияние на значения коэффициентов. 5 Даже небольшие погрешности округления могут привести к существенной потере точности результатов или к неправильной оценке их значимости. 5

Чтобы минимизировать влияние ошибок округления, важно выбирать степень точности на каждом из промежуточных уровней, чтобы итоговые округления отражали реальную ситуацию. 2