Учёт погрешности при округлении больших массивов данных важен, потому что при таком процессе накапливается статистическая погрешность. 2 Она нарастает с объёмом данных. 2

Например, многие задачи требуют, чтобы сумма столбика неокруглённых значений была равна или хотя бы близка сумме столбика округлённых значений. 2 А арифметическое округление приводит к неизбежной ошибке. 2

Чтобы снизить погрешность и увеличить точность, используют, например, банковское округление. 1 Например, при нём средние значения округляют до ближайшего чётного, что помогает избежать перекоса в какую-либо из сторон и уменьшить погрешность при суммировании. 1

Также для получения более точного результата можно ввести дополнительные переменные, учитывающие погрешности. 3