R 从0.5汇总

是的，我知道为什么我们总是四舍五入到最近的偶数，如果我们在两个数的中间（即2.5变成2）。但当我想为一些人评估数据时，他们不希望出现这种行为。最简单的方法是什么：

x <- seq(0.5,9.5,by=1)
round(x)

---

x这不是我自己的函数，不幸的是，我现在找不到我从哪里得到它（最初是作为匿名评论在网站上找到的），但它应该可以帮助您实现所需的功能

round2 = function(x, n) {
  posneg = sign(x)
  z = abs(x)*10^n
  z = z + 0.5 + sqrt(.Machine$double.eps)
  z = trunc(z)
  z = z/10^n
  z*posneg
}

x
是要舍入的对象，
n
是要舍入的位数

示例

（感谢@Gregor添加了
+sqrt（.Machine$double.eps）
）
这不是我自己的功能，不幸的是，我现在找不到我从哪里得到它（最初是在网站上以匿名评论的形式找到的），但它应该可以帮助您满足需要

round2 = function(x, n) {
  posneg = sign(x)
  z = abs(x)*10^n
  z = z + 0.5 + sqrt(.Machine$double.eps)
  z = trunc(z)
  z = z/10^n
  z*posneg
}

x
是要舍入的对象，
n
是要舍入的位数

示例

（感谢@Gregor添加了
+sqrt（.Machine$double.eps）
）
如果你想要的东西除了那些xxx.5的值外，表现得完全像
round
，请尝试以下方法：

x <- seq(0, 1, 0.1)
x
# [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
floor(0.5 + x)
# [1] 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1

x如果除了那些xxx.5值之外，您想要的东西的行为与
round
完全相同，请尝试以下方法：

x <- seq(0, 1, 0.1)
x
# [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
floor(0.5 + x)
# [1] 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1

x这似乎有效：

rnd <- function(x) trunc(x+sign(x)*0.5)

这似乎有效：

rnd <- function(x) trunc(x+sign(x)*0.5)

正如@CarlWitthoft在评论中所说，这是
？round
中提到的IEC 60559标准：

请注意，对于5的四舍五入，预计将使用IEC 60559标准“至偶数”。因此，整数（0.5）为0，整数（-1.5）为-2。但是，这取决于操作系统服务和表示错误（例如，0.15没有准确表示，舍入规则适用于表示的数字而不是打印的数字，因此舍入（0.15，1）可以是0.1或0.2）

格雷格·斯诺的一篇文章：

本轮谈判的逻辑是，我们正试图
表示一个基本的连续值，如果x来自
连续分布，则x==2.5的概率为0
2.5可能已经从2.45和2.5499999999999之间的任何值中四舍五入了一次…，如果我们使用我们在小学学到的0.5规则的四舍五入，那么双舍五入意味着
在2.45和2.50之间，将四舍五入为3（先四舍五入
至2.5）。这会使估计值向上偏移。移除
偏差我们需要回到四舍五入到2.5之前（即
通常是不可能的（不切实际的），或者只是将一半的时间和
将一半时间舍入（或者更好的做法是按比例舍入）
我们看到低于或高于2.5的值四舍五入到2.5的可能性有多大，但是
对于大多数基础发行版，这将接近50/50）。这个
随机方法是随机地使用圆函数
选择取整的方式，但确定性类型不是
与此相适应，因此选择了“从圆到偶数”（从圆到奇数）
应大致相同）作为一个一致的规则，将
下跌约50/50

如果您处理的数据中2.5可能表示精确的
价值（例如金钱），那么你可以通过将所有价值相乘来做得更好
值乘以10或100，并以整数形式工作，然后仅转换回
最后一次印刷。请注意，2.50000001轮为3轮，因此如果
在最终打印之前保持更多的精度数字，然后舍入
将按预期方向进行，或者您可以添加0.000000001（或
在四舍五入之前，将其他小数值）转换为您的值，但这可以
把你的估计向上倾斜

正如@CarlWitthoft在评论中所说，这是
？round
中提到的IEC 60559标准：

请注意，对于5的四舍五入，预计将使用IEC 60559标准“至偶数”。因此，整数（0.5）为0，整数（-1.5）为-2。但是，这取决于操作系统服务和表示错误（例如，0.15没有准确表示，舍入规则适用于表示的数字而不是打印的数字，因此舍入（0.15，1）可以是0.1或0.2）

格雷格·斯诺的一篇文章：

本轮谈判的逻辑是，我们正试图
表示一个基本的连续值，如果x来自
连续分布，则x==2.5的概率为0
2.5可能已经从2.45和2.5499999999999之间的任何值中四舍五入了一次…，如果我们使用我们在小学学到的0.5规则的四舍五入，那么双舍五入意味着
在2.45和2.50之间，将四舍五入为3（先四舍五入
至2.5）。这会使估计值向上偏移。移除
偏差我们需要回到四舍五入到2.5之前（即
通常是不可能的（不切实际的），或者只是将一半的时间和
将一半时间舍入（或者更好的做法是按比例舍入）
我们看到低于或高于2.5的值四舍五入到2.5的可能性有多大，但是
对于大多数基础发行版，这将接近50/50）。这个
随机方法是随机地使用圆函数
选择取整的方式，但确定性类型不是
与此相适应，因此选择了“从圆到偶数”（从圆到奇数）
应大致相同）作为一个一致的规则，将
下跌约50/50

如果您处理的数据中2.5可能表示精确的
价值（例如金钱），那么你可以通过将所有价值相乘来做得更好
值乘以10或100，并以整数形式工作，然后仅转换回
最后一次印刷。请注意，2.50000001轮为3轮，因此如果
在最终打印之前保持更多的精度数字，然后舍入
将按预期方向进行，或者您可以添加0.000000001（或
在四舍五入之前，将其他小数值）转换为您的值，
-2 -1  1  2  3  4  5

round2 = function(x, n) {
  posneg = sign(x)
  z = abs(x)*10^n
  z = z + 0.5
  z = trunc(z)
  z = z/10^n
  z*posneg
}

round2 = function(x, n) {
  posneg = sign(x)
  z = abs(x)*10^n
  z = z + 0.5
  z = trunc(as.numeric(as.character(z)))
  z = z/10^n
  (z)*posneg
}